Segue abaixo, a distribuição das horas entre as diversas disciplinas do curso, divididas em três módulos:
Disciplinas do Módulo de Nivelamento:
| Disciplina | Horas |
| Programação em Python | 30 |
| Programação em R | 30 |
| Metodologia de Pesquisa | 15 |
| Empreendedorismo e Inovação em TI | 15 |
| Trabalho de Conclusão de Curso de Pós-Graduação |
Disciplinas do Módulo de Machine Learning:
| Disciplina | Horas |
| Fundamentos Matemáticos e Computacionais de Machine Learning | 30 |
| Machine Learning | 30 |
| Deep Learning | 30 |
| Frameworks Deep Learning | 30 |
| Tópicos Avançados em Deep Learning | 30 |
| Introdução a Visão Computacional | 30 |
Disciplinas do Módulo de Big Data e Data Science:
| Disciplina | Horas |
| Fundamentos em Big Data | 30 |
| Extração, Ingestão e Fluxo de Dados | 30 |
| Data Analytics | 30 |
| Ecossistema Hadoop e Plataformas de Big Data | 30 |