Pós-Graduação

Pós-graduação em Engenharia de Dados

Tecnologia

Coordenador Técnico/Científico: Sergio De Oliveira Miguel

Sobre a Pós-graduação em Engenharia de Dados

 

Apresentamos a Pós-graduação em Engenharia de Dados, um curso fundamental para profissionais que desejam se destacar em um dos campos mais promissores e dinâmicos do mercado. Com uma formação abrangente e prática, este curso inclui disciplinas essenciais como Big Data e Ciência de Dados, Bancos de Dados Não Relacionais, Engenharia de Dados e Mineração de Dados (Data Mining). O aluno aprenderá a gerenciar e analisar grandes volumes de dados, desenvolvendo soluções inovadoras para desafios complexos em diversas áreas.

 

Além disso, o curso oferece uma sólida formação em Análise Exploratória de Dados e Governança de Dados, capacitando-o a garantir a integridade e segurança das informações. Na disciplina de Desenvolvimento e Monitoramento de Dashboards em Ciência de Dados, irá prepará-lo para criar visualizações impactantes e dashboards interativos, que facilitam a tomada de decisões estratégicas nas empresas. A combinação entre teoria e prática permitirá que o aluno adquira as habilidades necessárias para projetar e gerenciar infraestruturas de dados.

 

Investir na Pós-graduação em Engenharia de Dados é a escolha ideal para quem busca uma carreira de sucesso na área de tecnologia. Este curso oferece as ferramentas e o conhecimento necessários para que o aluno se torne um profissional indispensável em empresas que valorizam decisões orientadas por dados. Inscreva-se agora e impulsione sua carreira, dominando as mais recentes tecnologias e metodologias em engenharia de dados.

 

Para quem é este curso

 

O curso é direcionado a profissionais graduados em áreas como Ciência da Computação, Engenharia, Matemática, Estatística, Sistemas de Informação, e outras áreas correlatas, que buscam especialização específica para atuação eficaz na engenharia de dados e na gestão de grandes volumes de informações. O curso também é estendido a demais profissionais de áreas que desejam adquirir conhecimento interdisciplinar no campo da ciência de dados e desenvolver competências em Big Data, governança de dados e análise de dados para apoio à tomada de decisões estratégicas.

 

Para ingressar na pós-graduação, você precisa ter, obrigatoriamente, diploma de curso superior em qualquer área do conhecimento.

 

Para consultar a Portaria de Cadastro do Curso do MEC, clique aqui

 

 

1. Big Data e Ciência de Dados | 60h

História e evolução do Big Data. Aplicabilidade das tecnologias de Big Data. Técnicas de visualização de dados. Onde aplicar Big Data. Conceitos e escopos da ciência de dados. Princípios e diferenças entre ciência de dados e big data. O papel e a importância do cientista de dados. Aplicações da ciência de dados. Processamento de grandes volumes de dados. Inteligência de negócio para Big Data. Bancos de dados para Big Data. Recuperação de informações. Técnicas de aprendizado de máquina. Gerência de dados e computação na nuvem. Bioinformática. Inovação tecnológica e novas tendências.

 

2. Bancos de Dados Não Relacionais | 60h

Esta disciplina aborda os conceitos fundamentais e as técnicas de bancos de dados não relacionais (NoSQL), explorando os principais tipos de bancos de dados NoSQL, como documentais, chave-valor, colunares e de grafos, enfatizando suas características, vantagens e desvantagens em relação aos bancos de dados relacionais. Também abordada técnicas de modelagem de dados, escalabilidade, consistência e a integração de bancos de dados NoSQL em ambientes de big data e aplicações web.

 

3. Engenharia de Dados | 60h

A disciplina de Engenharia de Dados foca no estudo e na aplicação de técnicas e ferramentas para o gerenciamento eficiente de dados. A disciplina inclui tópicos como arquitetura de sistemas de dados, bancos de dados relacionais e não relacionais, processamento de grandes volumes de dados (Big Data), e integração de dados. Além disso, serão abordados temas como armazenamento de dados, ETL (Extract, Transform, Load), data lakes, e a importância da qualidade e segurança dos dados.

 

4. Análise Exploratória de Dados | 60h

Esta disciplina aborda os fundamentos e técnicas da análise exploratória de dados (AED), focando na compreensão e interpretação de conjuntos de dados para extração de insights. Os tópicos incluem estatística descritiva, visualização de dados, análise multivariada, e técnicas de redução de dimensionalidade. A disciplina também enfatiza o uso de ferramentas computacionais para análise de dados, como Python e R, e a aplicação de princípios de AED em diversos contextos.

 

5. Mineração de Dados (Data Mining) | 60h

Esta disciplina aborda os conceitos fundamentais e as técnicas avançadas de mineração de dados. Serão explorados temas como pré-processamento de dados, aprendizado de máquina, algoritmos de classificação e regressão, agrupamento (clustering), detecção de padrões, análise de séries temporais, mineração de texto e visualização de dados. A disciplina também enfoca a aplicação prática da mineração de dados em diferentes setores, como negócios, saúde, finanças e redes sociais, além de discutir questões éticas e de privacidade relacionadas à mineração de dados.

 

6. Governança de Dados | 60h

Conceitos essenciais e a importância no ambiente organizacional, destacando qualidade, segurança e conformidade. Trata de frameworks, gestão de metadados, segurança, BI e visualização de dados. Aborda também governança em Big Data e nuvem, além de desafios éticos e tendências emergentes, como IA e blockchain, com aplicação prática e estudos de caso.

 

7. Desenvolvimento e Monitoramento de Dashboards em Ciência de Dados | 60h

Criação, design UX/UI e integração de dashboards para tomada de decisão, explorando ferramentas como Tableau e Power BI. Foca em usabilidade, personalização e interatividade, utilizando filtros e gráficos de padrões e tendências. Também inclui técnicas de storytelling com dados, monitoramento de KPIs, e atualizações contínuas, garantindo segurança e conformidade com normas de privacidade.

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TCC opcional*

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Conclusão mínima de 4 meses

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