A Engenharia Computacional é uma área abrangente que integra princípios da engenharia, ciência da computação, matemática e estatística para enfrentar desafios complexos relacionados à computação e ao processamento de informações para tomada de decisões. O curso está atento ao advento de novas tecnologias baseadas em Inteligência Artificial, Machine Learning, Big Data, Realidade Aumentada, Elementos Finitos e Modelagem Computacional, incluindo análise de dados complexos, modelagem e simulação de sistemas, otimização de processos e desenvolvimento de algoritmos de alta performance.
O egresso do curso é um profissional altamente qualificado e versátil, com competência para oferecer soluções computacionais em qualquer área técnica das Engenharias. Possui sólida formação em física, matemática, estatística e computação, além de compreensão profunda de análise de dados, aprendizado de máquina, visualização de dados e outras técnicas avançadas de ciência de dados. Sua atuação no mercado de trabalho pode se dar como cientista de dados, engenheiro de dados, engenheiro de machine learning, consultor de TI, desenvolvedor de software, entre outras funções amplamente valorizadas.
A Engenharia Computacional se diferencia da Ciência da Computação (que explora a teoria de como os computadores funcionam) e da Engenharia da Computação (voltada ao desenvolvimento de hardware e software) por combinar fundamentos da Engenharia, Matemática e Ciência da Computação para resolver problemas complexos de engenharia por meio de métodos computacionais. Para o Engenheiro Computacional, o computador é um meio e não um fim em si mesmo.
O curso é oferecido nas instalações da FAT-UERJ, sob responsabilidade do Departamento de Matemática, Física e Computação (DMFC), com estrutura curricular que integra formação sólida em Física, Matemática, Estatística e Computação a uma ampla carga horária de atividades práticas em laboratórios.
Ficha Técnica do Curso
- Classificação: Engenharia
- Denominação: Graduação em Engenharia Computacional (Bacharelado)
- Número de Vagas: 30 vagas anuais, com entrada somente no primeiro período letivo de cada ano (por meio de processo seletivo institucional)
- Modalidade: Ensino superior presencial
- Regime de Integralização Curricular: semestral, por créditos e disciplinas
- Carga Horária Total do Curso: 3.960 horas
- Número de disciplinas do curso: 62 (54 obrigatórias, 6 eletivas definidas e 2 eletivas restritas de extensão)
- Número mínimo de créditos para a conclusão do curso: 254
- Carga horária de disciplinas obrigatórias: 3.210 horas (214 créditos)
- Carga horária de disciplinas eletivas definidas: 360 horas (24 créditos)
- Carga horária de disciplinas eletivas restritas (extensão): 240 horas (16 créditos)
- Atividades Curriculares de Extensão (ACEs): mínimo de 150 horas
- Período de Integralização: mínimo de 10 semestres e máximo de 16 semestres
- Forma de ingresso: vestibular (entrada anual), transferência interna e externa
Ementas das Disciplinas
Segue no link abaixo as ementas de todas as disciplinas do curso de graduação em Engenharia Computacional.
Consultar ementário das disciplinas
Fluxograma do Curso
Consulte o fluxograma completo do curso, com a distribuição das disciplinas por período e suas dependências (pré-requisitos):
Projeto Pedagógico do Curso (PPC)
Consulte o documento completo do Projeto Pedagógico do Curso de Engenharia Computacional:
Departamento
Conheça o Departamento de Matemática, Física e Computação (DMFC), responsável pelo curso:
Departamento de Matemática, Física e Computação
Coordenador
Vahid Nikoofard
Doutor em Física Teórica pela Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF, 2015) e Mestre em Engenharia Financeira pela WorldQuant University (2025). É Professor Associado de Física Computacional no Departamento de Matemática, Física e Computação (DMFC) da Faculdade de Tecnologia da Universidade do Estado do Rio de Janeiro (FAT/UERJ), onde atua desde 2016. Coordena o Laboratório Interdisciplinar Virtual de Inteligência Artificial (LIVIA) desde 2021 e exerce a Coordenação Técnico-Gerencial do Centro de Desenvolvimento e Inovação Tecnológica George Eastman (CDIT) da UERJ desde 2024. É também Pesquisador Colaborador na Universidade Estadual Paulista (FEG/UNESP, Guaratinguetá) e atuou anteriormente como pesquisador colaborador e pós-doutorando no Centro Brasileiro de Pesquisas Físicas (CBPF). Suas linhas de pesquisa atuais incluem Inteligência Artificial aplicada a séries temporais financeiras, aprendizado de máquina, modelagem de sistemas complexos e econofísica.
Mais informações: Página do Prof. Vahid Nikoofard
E-mail: vahid@fat.uerj.br