Pós-Graduação EAD em Ciência de Dados e Big Data Analytics - 600 Horas

Conheça o conteúdo do curso Ciência de Dados e Big Data Analytics

Grade do curso

Introdução a Ciência de Dados

  - Ciclo de vida de um processo de ciência de dados
  - Papéis dos envolvidos em projetos de Big Data e ciência dos dados
  - Técnicas utilizadas em ciência de dados e Big Data
  - Estatística descritiva para ciência de dados

Big Data: Uma Visão Geral

  - Introdução a Big Data
  - O ecossistema de Big Data
  - Ciência de dados e Big Data
  - Ferramentas utilizadas em ciência de dados e Big Data

Análise de Dados

  - A evolução dos sistemas de informação
  - Visualização e análise de dados
  - Métricas relevantes para a estratégia: indicador-chave de desempenho
  - Análise de Dados Utilizando Dashboards

Descoberta de Conhecimento

  - Descoberta de conhecimento com BIG DATA
  - Aplicações da ciência de Dados
  - Mineração de textos (Text mining)
  - Business Intelligence (BI)

Tecnologia para Big Data

  - Introdução a Hadoop
  - Arquiteturas de hardware/software de big data
  - Sharding
  - Stream de dados: definição e fontes

Frameworks para Big Data I

  - Frameworks de Big Data: uma visão geral
  - Overview de frameworks de stream de big data
  - Visualização de dados em big data
  - Frameworks de visualização de dados

Frameworks para Big Data II

  - Frameworks de visualização de dados de big data
  - Tipos de dados não estruturados e principais usos
  - Particionamento de dados
  - Frameworks de armazenamento semiestruturados

Frameworks para Big Data III

  - Frameworks de armazenamento não estruturados
  - Frameworks de armazenamento de dados de big data
  - Frameworks que utilizam sharding como forma de distribuição
  - Aplicações simples utilizando frameworks de big data

Bancos de Dados Não Relacionais

  - Escolha do banco de dados
  - Migrações de bases relacionais para bases NoSQL
  - Bancos de dados orientados a grafos (graph DBMS)
  - Motores de busca (search engines)

Big Data e IoT

  - IoT
  - Conceitos básicos sobre Internet das Coisas
  - Big Data e Internet das Coisas (IoT)
  - Integrando Big data e IOT

Ética e Legislação

  - Marco civil da internet
  - A legislação sobre a segurança da informação no mundo
  - A legislação sobre a segurança da informação no Brasil
  - Proteção de dados pessoais

Tópicos Especiais

  - Sistemas Especialistas
  - Sistemas ERP (Enterprise Resource Planning) - Sistema Integrado de Gestão
  - Sistema CRM (Customer Relationship Management)
  - Indústria 4.0
*Ciência de Dados e Big Data Analytics* 600hrsbbbbbb*Módulo: Introdução a Ciência de Dados*bbb  - Ciclo de vida de um processo de ciência de dadosbbb  - Papéis dos envolvidos em projetos de Big Data e ciência dos dadosbbb  - Técnicas utilizadas em ciência de dados e Big Databbb  - Estatística descritiva para ciência de dadosbbbbbb*Módulo: Big Data: Uma Visão Geral*bbb  - Introdução a Big Databbb  - O ecossistema de Big Databbb  - Ciência de dados e Big Databbb  - Ferramentas utilizadas em ciência de dados e Big Databbbbbb*Módulo: Análise de Dados*bbb  - A evolução dos sistemas de informaçãobbb  - Visualização e análise de dadosbbb  - Métricas relevantes para a estratégia: indicador-chave de desempenhobbb  - Análise de Dados Utilizando Dashboardsbbbbbb*Módulo: Descoberta de Conhecimento*bbb  - Descoberta de conhecimento com BIG DATAbbb  - Aplicações da ciência de Dadosbbb  - Mineração de textos (Text mining)bbb  - Business Intelligence (BI)bbbbbb*Módulo: Tecnologia para Big Data*bbb  - Introdução a Hadoopbbb  - Arquiteturas de hardware/software de big databbb  - Shardingbbb  - Stream de dados: definição e fontesbbbbbb*Módulo: Frameworks para Big Data I*bbb  - Frameworks de Big Data: uma visão geralbbb  - Overview de frameworks de stream de big databbb  - Visualização de dados em big databbb  - Frameworks de visualização de dadosbbbbbb*Módulo: Frameworks para Big Data II*bbb  - Frameworks de visualização de dados de big databbb  - Tipos de dados não estruturados e principais usosbbb  - Particionamento de dadosbbb  - Frameworks de armazenamento semiestruturadosbbbbbb*Módulo: Frameworks para Big Data III*bbb  - Frameworks de armazenamento não estruturadosbbb  - Frameworks de armazenamento de dados de big databbb  - Frameworks que utilizam sharding como forma de distribuiçãobbb  - Aplicações simples utilizando frameworks de big databbbbbb*Módulo: Bancos de Dados Não Relacionais*bbb  - Escolha do banco de dadosbbb  - Migrações de bases relacionais para bases NoSQLbbb  - Bancos de dados orientados a grafos (graph DBMS)bbb  - Motores de busca (search engines)bbbbbb*Módulo: Big Data e IoT*bbb  - IoTbbb  - Conceitos básicos sobre Internet das Coisasbbb  - Big Data e Internet das Coisas (IoT)bbb  - Integrando Big data e IOTbbbbbb*Módulo: Ética e Legislação*bbb  - Marco civil da internetbbb  - A legislação sobre a segurança da informação no mundobbb  - A legislação sobre a segurança da informação no Brasilbbb  - Proteção de dados pessoaisbbbbbb*Módulo: Tópicos Especiais*bbb  - Sistemas Especialistasbbb  - Sistemas ERP (Enterprise Resource Planning) - Sistema Integrado de Gestãobbb  - Sistema CRM (Customer Relationship Management)bbb  - Indústria 4.0bbb

Cada unidade de aprendizagem é composta por uma apresentação; um capítulo de livro; uma dica do professor, que poderá ser uma videoaula; 1 quiz com 5 questões de múltipla escolha com o objetivo de promover melhor fixação de cada conteúdo, links e materiais complementares. Observa-se que o quiz não possuem caráter avaliativo, ou seja, não comporão sua nota para a certificação. Como avaliação, cada módulo contará com uma prova de 5 questões de múltipla escolha que valerá 10 pontos, sendo necessário atingir a nota mínima 6 para aprovação. Caso o aluno não obtenha essa nota na primeira tentativa, uma nova chance é disponibilizada. Por fim, se ainda na segunda tentativa o aluno for reprovado, ele poderá realizar uma nova tentativa mediante ao pagamento de uma taxa.

Destinado a profissionais que busquem conhecimentos na área de engenharia de software, gestores de TI e profissionais autônomos e liberais. A Pós-Graduação Lato Sensu tem por objetivo especializar o estudante na área de interesse. Observa-se que os cursos de pós-graduação não habilitam para o exercício profissional, mas sim os cursos de graduação.