O curso está dividido em 3 módulos, a saber:
 

1. BigData e Data Science: Neste primeiro módulo os alunos terão conteúdos relacionados a BigData e Data Science. O primeiro conteúdo tem por definição: O desafio de trabalhar com dados estruturados e não estruturados em grande escala. A escala, neste caso, refere-se ao volume de dados sendo gerados, a velocidade ou a taxa em que está sendo gerado. Para empacotar, processar e analisar BigData, existem diversas ferramentas tais como Hadoop e Spark.No caso de Data Science, é um campo interdisciplinar onde diferentes métodos científicos, tecnologias e ferramentas estão disponíveis para obter informações sobre os dados.  A natureza dos dados envolvidos pode ser estruturada e não estruturada. E as informações obtidas podem ser usadas para a tomada de decisões empresariais ou para fins de pesquisa.
2. Machine Learning: Neste segundo módulo, os alunos terão conteúdos relacionados com Machine Learning ou aprendizado de máquina. Este é definido como um tipo de inteligência artificial que permite as aplicações de software tornarem-se mais precisas na previsão de resultados sem ser explicitamente programada. A sua premissa básica da aprendizagem é construir algoritmos que podem receber dados de entrada e usam análises estatísticas para prever um valor de saída dentro de um intervalo aceitável.
3. Internet das Coisas: A IoT é um conceito de computação que descreve a idéia de que objetos físicos cotidianos sejam conectados à internet e possam se identificar a outros dispositivos. O termo está intimamente identificado com RFID (Identificação por Rádio Frequência) como o método de comunicação, embora também possa incluir outras tecnologias de sensores, tecnologias sem fio ou códigos QR.