Pós-graduação / Área de Conhecimento: TECNOLOGIA

BIG DATA ANALYTICS E CIÊNCIA DE DADOS

Objetivo

Formar profissionais capazes de analisar o estado da arte de Big Data Analytics e Ciência de Dados com forte embasamento conceitual e prático.

Público-Alvo

Profissionais de Inteligência de Negócios e TI, com interesse em tecnologias para análise de bases de dados de qualquer tamanho e de múltiplos formatos para apoio à tomada de decisão e demais profissionais com interesse em tecnologias para análise de bases de dados para apoio na tomada de decisão.

INFORMAÇÕES SOBRE O CURSO

Tipo: Especialização – Lato Sensu

Modalidade: EaD

Duração: 300 horas de conteúdo e atividades + 60 horas para orientação e elaboração do Artigo Científico

Ambiente Virtual de Aprendizagem – AVA: Moodle

Conheça a estrutura do Curso:

MÓDULOS E UNIDADES DE APRENDIZAGEMCARGA HORÁRIA
MÓDULO I: INTRODUÇÃO À ESPECIALIZAÇÃO BIG DATA ANALYTICS E CIÊNCIA DE DADOS

·         Ambientes Virtuais de Aprendizagem (AVA).

·         Planejamento e projeto de pesquisa.

·         Ciclo de vida de um processo de ciência de dados.

·         Papéis dos envolvidos em projetos de Big Data e ciência dos dados.

30 horas
MÓDULO II: 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.

30 horas
MÓDULO III: 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.

30 horas
MÓDULO IV: DESCOBERTA DE CONHECIMENTO

·         Descoberta de conhecimento com BIG DATA.

·         Aplicações da ciência de Dados.

·         Mineração de textos (Text mining).

·         Business Intelligence (BI).

30 horas
MÓDULO V: TECNOLOGIA PARA BIG DATA

·         Introdução a Hadoop.

·         Arquiteturas de hardware/software de big data.

·         Sharding.

·         Stream de dados: definição e fontes.

30 horas
MÓDULO VI: 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.

30 horas
MÓDULO VII: 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.

30 horas
MÓDULO VIII: 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.

30 horas
MÓDULO IX: 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).

30 horas
MÓDULO X: BIG DATA E IOT

·         IoT.

·         Conceitos básicos sobre Internet das Coisas.

·         Big Data e Internet das Coisas (IoT).

·         Integrando Big data e IOT.

30 horas
MÓDULO XI: TRABALHO DE CONCLUSÃO DE CURSO

·         O Artigo Científico.

60 horas
CARGA HORÁRIA TOTAL360 HORAS

Certificação:

Você receberá o certificado de especialista emitido pela FACCREI EAD. O certificado do curso a distância tem a mesma validade legal ao da educação presencial.

Metodologia:

O curso é composto por 11 módulos (10 módulos de 30 horas e 1 módulo de 60 horas), e é desenvolvido totalmente on-line, no AVA Moodle da FACCREI EAD.

Cada Módulo contém textos, imagens, infográficos, vídeos e demais conteúdos pertinentes à sua apropriação de conhecimento. Para avaliar o seu aprendizado, cada módulo possui 4 Unidades de Aprendizagem, que possuem um desafio (estudo de caso) e exercícios de fixação de múltipla escolha com 5 alternativas (A, B, C, D, E).

REQUISITOS ACADÊMICOS

•Possuir diploma de curso de graduação (reconhecido pelo Ministério da Educação); •Preencher os requisitos básicos de formação de acordo com a necessidade de cada curso.

Parcele em até:
18x de R$ 69,90*