Mulheres in Tech
Data Science e IA
LGBTQIA+
Inscrições abertas até 19/04
A tecnologia precisa de mais diversidade! Com o patrocínio do Itaú, a nova turma do Mulheres in Tech, da Fly, foi criada para ampliar o acesso de mulheres e pessoas não binárias da comunidade LGBTQIA+ às áreas de Data Science e Inteligência Artificial.
Construa a sua carreira tech com uma formação gratuita que combina desenvolvimento socioemocional, aprendizado técnico em Data Science e Inteligência Artificial e a criação de um projeto real para o seu portfólio, em um ambiente de aprendizado seguro e colaborativo.
Se você é mulher, faz parte da comunidade LGBTQIA+, tem mais de 18 anos, mora em São Paulo e quer aprofundar seus conhecimentos em dados e IA, essa pode é a sua oportunidade.
Dupla formação para uma carreira em
tecnologia
Na Fly, acreditamos que crescer na área de tecnologia exige mais do que dominar ferramentas ou linguagens de programação. Desenvolver competências socioemocionais é essencial para lidar com desafios, trabalhar em equipe e se comunicar com clareza.
Por isso, o Mulheres in Tech combina duas trilhas de aprendizado: desenvolvimento socioemocional e tecnologia.
Enquanto você fortalece habilidades como autoconhecimento, comunicação, colaboração e autonomia, também desenvolve conhecimentos em Data Science e Inteligência Artificial, aplicando essas competências em desafios reais da área.
Habilidades desenvolvidas:
para que você possa se expressar com mais clareza para que todos te compreendam;
Autoconhecimento
desenvolver habilidade de liderar pessoas, guiá-las a um senso comum, e ter visão estratégica.
Comunicação Assertiva
capacidade de conseguir trabalhar em coletivo, com trocas de conhecimento e apoio;
Resiliência
ter domínio e entendimento sobre as suas próprias emoções;
Colaboração
capacidade para lidar com desafios, pressões e ter mais adaptabilidade;
Liderança
Sobre a
A Fly Educação é uma ONG, teve início em 2014, fundado pela Alejandra Yacovodonato (foto ao lado), refugiada venezuelana, que iniciou os primeiros projetos e oficinas nas periferias de São Paulo, com foco no desenvolvimento de competências socioemocionais por meio da educação.
Ao longo de 11 anos de atuação, já realizamos 212 projetos e impactamos mais de 11.300 pessoas em todo o Brasil, com uma metodologia própria de dupla formação que integra desenvolvimento socioemocional e aprendizado técnico.
Nossos projetos já contribuíram para 71% de empregabilidade entre participantes e mais de
R$5 milhões em renda gerada, além de diversos prêmios e reconhecimentos por impacto social.
Em 2025 recebeu o Prêmio de 100 Melhores ONGs 2025, e pela terceira vez consecutiva o Selo de Diversidade e Direitos Humanos pela Prefeitura de São Paulo.
Fly
Como funciona o
Curso
O Mulheres in Tech é um programa gratuito com duração de 20 semanas, com aulas online e ao vivo ministradas com nossa Metodologia própria, além de acesso a ferramentas da Alura, para impulsionar o seu desenvolvimento profissional.
A formação combina aulas ao vivo, atividades práticas e acompanhamento de profissionais da área.
Formato das aulas online
.png)
Aulas ao vivo:
Às Segundas - aulas socioemocionais;
Às Quartas-feiras - aulas tech;
Horário:
Das 19h às 21h;
.png)
Conteúdos complementares para estudo durante a semana;
Dedicação mínima de 10h semanais.
.png)
Encontros Presenciais:
Durante o programa acontecem dois encontros presenciais obrigatórios na sede do Itaú, em São Paulo, proporcionando troca com profissionais da área e contato com o ecossistema de tecnologia, para poderem realizar networking com profissionais do mercado, conhecer pessoalmente as outras alunas.
Quem pode
participar
O programa é voltado para pessoas que:
O programa é voltado para pessoas que:
%20copiar.png)
Ter 18 anos ou mais
Moram na cidade de São Paulo
Vivem em regiões periféricas
Estão em situação de vulnerabilidade social
Têm acesso a computador e internet
São autodeclaradas pretas, pardas, indígenas ou refugiadas
Se identificam como mulheres (cis ou trans)
Ou Pessoas Não Binárias da comunidade LGBTQIAPN+
Possuem conhecimento intermediário em tecnologia
Trilhas de
aprendizado
Durante o programa, a formação acontece em duas trilhas principais: socioemocional e científica. Essa combinação é o que torna a metodologia da Fly diferente
Trilha
socioemocional
A Fly Educação é uma ONG pioneira em América Latina no desenvolvimento próprio de Metodologia Socioemocional. Você poderá vivenciá-la por meio dos seguintes módulos:
Módulo 1 - Eu comigo mesma: autoconhecimento, autoempatia, autonomia e autogestão;
Módulo 2 - Eu com os outros: comunicação assertiva, arte do feedback, empatia e escuta ativa;
Módulo 3 - Eu com o mundo: desenvolvimento e execução de projetos.
Módulo 1 – Introdução à IA e Estrutura de Dados
Focado em conceitos fundamentais e na
organização do ambiente de trabalho.
-
Conteúdos: Conceito de IA, aplicações setoriais, estrutura de datasets, análise exploratória (EDA) e organização em notebooks;
-
Aula Síncrona: Ecossistema de IA, exemplos reais e introdução ao projeto final;
-
Estudo Assíncrono: Python para Data Science (Alura), leituras sobre Ciência de Dados e identificação de variáveis;
-
Prática: Exploração de datasets no Kaggle.
Na trilha científica, você aprenderá conteúdos práticos da área de Ciência de Dados e Inteligência Artificial.
Trilha
Científica
Módulo 2 – Fundamentos Estatísticos para Machine Learning
A base matemática necessária para entender
como os modelos aprendem.
Conteúdos: Probabilidade, estatística descritiva, distribuições e correlação.;
Aula Síncrona: Interpretação de gráficos e análise de padrões;
Estudo Assíncrono: Média, mediana, variância e análise de correlação;
Prática: Criação de gráficos de distribuição em Python.
Módulo 3 - Python para Análise de Dados
Domínio das bibliotecas essenciais para manipulação e visualização
-
Conteúdos: Pandas, NumPy, Matplotlib e Seaborn;
-
Aula Síncrona: Demonstração prática de manipulação de dados em tempo real;
-
Estudo Assíncrono: Python para Data Science avançado;
-
Prática: Limpeza de datasets e visualizações no Google Colab e Kaggle.
Módulo 4 – Preparação e Qualidade de Dados
Onde ocorre a maior parte do trabalho de
um cientista de dados.
-
Conteúdos: Metodologia CRISP-DM, limpeza de dados, engenharia de atributos (feature engineering) e dados desbalanceados;
-
Aula Síncrona: Preparação de datasets para modelagem;
-
Estudo Assíncrono: Machine Learning: Classificação (Alura);
-
Prática: Comparação de performance entre dados brutos e dados limpos.
Módulo 5 – Algoritmos de Machine Learning
Estudo dos principais modelos e como medir seu sucesso.
-
Conteúdos: Regressão Linear, Árvores de Decisão, Random Forest, SVM, métricas de avaliação e PCA;
-
Aula Síncrona: Construção e comparação de modelos preditivos;
-
Estudo Assíncrono: Treinamento de modelos e avaliação de métricas (Acurácia, Precisão, Recall);
-
Prática: Treinamento de modelos em notebooks do Kaggle.
Módulo 6 – Introdução à IA Generativa
Exploração das tecnologias de vanguarda (LLMs)
-
Conteúdos: Modelos de Linguagem (LLMs), Embeddings, APIs de IA e Engenharia de Prompt;
-
Aula Síncrona: Demonstração prática de ferramentas generativas;
-
Estudo Assíncrono: IA Generativa com Python (Alura);
-
Prática: Integração com APIs e criação de prompts estruturados.
Módulo 7 – Projeto Final
Aplicação prática de todo o conhecimento adquirido.
-
Conteúdos: Definição do problema, construção do modelo, documentação e apresentação;
Entrega Final:
-
Notebook documentado.
-
Repositório no GitHub.
-
Apresentação no Demo Day
-
Apresentação Para Uma Banca Avaliadora
Ao final das 20 semanas, cada participante desenvolve um projeto prático de Data Science e Inteligência Artificial, aplicado a um problema real.
Demo Day – O projeto final
Durante essa etapa, você contará com:
Acompanhamento de mentores da área de tecnologia
Você terá um profissional da área, para tirar as suas dúvidas, dar aconselhamentos, com disponibilidades de horários a combinar. O acompanhamento é feito online e pode ser individual ou em pequenos grupos.
Apoio para estruturar o seu projeto
Terá apoio na estruturação do seu projeto de apresentação final, no qual apresentará um problema e soluções que o Data Science e a IA podem ajudar a resolver.
Orientação para documentar o seu trabalho final
Antes de apresentar a banca, faz uma apresentação à equipe, para passarmos por melhorias,apontamentos, e estar mais preparada para a apresentação à Banca.
Como funciona o processo seletivo?
-
Inscrições abertas — 20/03 a 12/04/2026
Período para realizar a sua inscrição e aumentar suas chances de conseguir uma vaga!
-
Minicurso (Etapa Cognitiva) — 13/04 a 17/04/2026
Iremos entender qual o nível técnico de cada candidata, nesse curso precisa ter conhecimentos intermediários, fazemos essa filtragem para identificar que todas entenderão os conteúdos abordados.
-
Entrevistas — 20/04 a 26/04/2026
As candidatas selecionadas são convidadas a uma entrevista, para explicarmos mais sobre o curso, saber mais sobre você, e a partir disso escolher as 30 alunas.
-
Divulgação do resultado — 27/04/2026
Enviamos e-mails divulgando as candidatas contempladas com o curso, para iniciarmos o processo de matrícula.
-
Início das aulas — 04/05/2026
Realizamos uma aula inaugural aberta ao público, as alunas selecionadas e convidados podem conferir quem foram as selecionadas, e fazemos uma introdução ao curso, é o momento ideal de tirar dúvidas e comemorar o início das grandes jornadas. As demais aulas são privadas.
Critérios de Formatura e Certificado
Ter 75% de presença nas aulas (com câmera aberta e interação). Apresentar 100% das atividades técnicas e socioemocionais. Apresentar o Trabalho de Conclusão de Curso (TCC) e ser aprovada pela banca examinadora. Gravar vídeo depoimento de início e término da formação.
Garanta sua vaga
no MIT Data Science e IA LGBTQIA+
Se você quer desenvolver suas habilidades socioemocionais e tecnológicas, aprender sobre Data Science e Inteligência Artificial e fazer parte de uma comunidade que incentiva a inclusão no mercado tech, essa pode ser a sua oportunidade.
As vagas são limitadas!!!
Confira depoimentos das
nossas formandas
Para mais informações sobre o curso ou edital, envie um e-mail para: m.choueri@flyeducacao.org
