Big Data
Formar profissionais capazes de realizar a gestão do Big Data, incluindo os sistemas analíticos, as tecnologias, os processos e metodologias necessários, propiciando assim a compreensão e a estruturação conceitual deste tipo de dado (Governança de Dados).
Especializar profissionais para atuar no campo de Big Data, visando ao correto entendimento, à definição de uso, implementação, além de fornecer ferramentas e subsídios para a gestão das tecnologias e processos envolvidos.
As empresas, assim como as pessoas, atualmente se deparam com um alto volume de dados, causando preocupação em como utilizar essas informações de forma a gerar valor pessoal ou corporativo. A utilização desses dados permite obter novos produtos, ideias e até novas empresas, abrindo um campo abrangente de atuação para os profissionais habilitados no entendimento dessa tecnologia, denominada genericamente de Big Data.
Big Data pode ser entendido como termo tanto técnico quanto de marketing, procurando se referir a informações com valor para as organizações e instituições. Representa uma tendência tecnológica que está abrindo caminho para um novo método de análise e processos decisórios pelas organizações. Decisões que precisam ser tomadas, cada vez mais, com base em quantidades muito grandes de dados estruturados, não estruturados e complexos (por exemplo, tweets, vídeos, Facebook, transações comerciais), cujo processamento, por meio do uso de bancos de dados e aplicações de tecnologia da informação (TI) tradicionais, torna-se muito difícil, por conta da heterogeneidade, volume, complexidade de processamento, análise e interpretação dos dados.
O profissional formado nesse curso poderá atuar em diversos tipos de organizações, tanto na área de TI quanto em outras que envolvam grandes volumes de dados e informações, bem como no tratamento, processamento e análise de dados.
Big Data pode ser entendido como termo tanto técnico quanto de marketing, procurando se referir a informações com valor para as organizações e instituições. Representa uma tendência tecnológica que está abrindo caminho para um novo método de análise e processos decisórios pelas organizações. Decisões que precisam ser tomadas, cada vez mais, com base em quantidades muito grandes de dados estruturados, não estruturados e complexos (por exemplo, tweets, vídeos, Facebook, transações comerciais), cujo processamento, por meio do uso de bancos de dados e aplicações de tecnologia da informação (TI) tradicionais, torna-se muito difícil, por conta da heterogeneidade, volume, complexidade de processamento, análise e interpretação dos dados.
O profissional formado nesse curso poderá atuar em diversos tipos de organizações, tanto na área de TI quanto em outras que envolvam grandes volumes de dados e informações, bem como no tratamento, processamento e análise de dados.
O curso de Especialização em Big Data destina-se aos profissionais com atuação na área de TI, com formação nas áreas de computação ou afins: Ciência da Computação, Análise de Sistemas, Sistemas de Informação, Tecnologia da Informação, Redes de Computadores, Desenvolvimento Web, Banco de Dados, Matemática ou Engenharia. Visa, igualmente, atender à necessidade de gestores de TI, que possuam, além da base técnica, conhecimentos nas diversas competências de gestão na área, que precisem se atualizar perante as transformações que o Big Data e os processos analíticos estão provocando na área e nas organizações.
CONCEITOS DE BIG DATA | Fornece uma visão geral de Big Data e seu papel atual no mundo corporativo, apresentando o vocabulário, princípios e aplicabilidades. Descreve os principais conceitos de Big Data e seus principais componentes, apresentando a governança de dados como seu fator primordial. CIÊNCIA DE DADOS | Apresenta a definição de ciência de dados e seus principais conceitos, demonstrando sua importância e discutindo e analisando sua aplicabilidade. Apresenta as principais tecnologias que a impactam, discutindo e aplicando a metodologia para ciência de dados, incluindo seu processo, suas etapas e requerimentos específicos, compreendendo sua aplicabilidade por meio de problemas reais do mundo corporativo ARQUITETURA DE BIG DATA E ANALYTICS | Apresenta conceitos, benefícios e diretrizes práticas para o emprego da arquitetura de soluções de Big Data. Descreve os elementos da arquitetura, suas funcionalidades e interdependências, permitindo a compreensão em detalhes do funcionamento do Big Data, integrando seu uso com outras tecnologias, tais como Computação em Nuvem, analítico, plataformas de desenvolvimento, além dos conceitos de segurança envolvidos no uso destes ecossistemas. BANCOS DE DADOS PARA BIG DATA | Define Bancos de dados NoSQL (bancos de dados não relacionais), suas características, principais usos e diferenças com bancos SQL (relacionais). Analisa os principais tipos de bancos de dados NoSQL, principais vantagens e desvantagens de cada tipo, abordando também outros tipos de bancos de dados, como em memória (in memory). TÉCNICAS PARA PROCESSAMENTO E ANÁLISE DE BIG DATA | Apresenta e discute as principais abordagens para coleta, processamento e produção de análises (insights) utilizando o Big Data. Aborda a descoberta e coleta de dados, estruturados e não estruturados, processamento massivo e paralelo por meio do MapReduce, Hadoop, Spark e outras técnicas/ferramentas, ferramentas de análise (BI), analíticas e cognitivas. ESTRATÉGIAS PARA USO DO BIG DATA | Aborda as etapas, técnicas e pontos a serem considerados nos processos de implementação e uso do Big Data, Analytics e demais tecnologias pelas organizações. Apresenta análises técnicas, financeiras e de geração de valor aplicados ao Big Data. GESTÃO DO BIG DATA | Discute e propõe as melhores práticas aplicáveis ao gerenciamento de Big Data pelas organizações, considerando modelos de governança e gestão de tecnologia da informação, normas, padrões e práticas internacionais aplicáveis e reconhecidas pelo mercado. Discute a governança e gestão de dados. TENDÊNCIAS TECNOLÓGICAS ASSOCIADAS AO BIG DATA | Trata da relação do Big Data e Analytics com a evolução da computação cognitiva, abordando a conexão com temas de tecnologia, tais como mobilidade, cloud, Internet das Coisas (IoT). Discute a inovação e empreendedorismo por intermédio do uso de Big Data. ANÁLISE DE INFORMAÇÕES POR MEIO DE BI E ANALYTICS | Aborda e aplica os conceitos de modelagem descritiva e preditiva, mineração de dados e análise preditiva. Discute os conceitos e a aplicabilidade dos sistemas de inteligência de negócios (BI) sistemas analíticos (Analytics), aliados ao uso do Big Data. METODOLOGIA DE PESQUISA | Orienta metodológica, científica e tecnologicamente o desenvolvimento do Trabalho de Conclusão do Curso, encaminhando a escolha do tema, o desenvolvimento dos itens do trabalho e sua produção. TRABALHO DE CONCLUSÃO DE CURSO | Orienta a finalização da produção desenvolvida (monografia), de acordo com as normas técnicas e padrão científico da área do curso, com vista à entrega e avaliação. | TOTAL | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Fornece uma visão geral de Big Data e seu papel atual no mundo corporativo, apresentando o vocabulário, princípios e aplicabilidades. Descreve os principais conceitos de Big Data e seus principais componentes, apresentando a governança de dados como seu fator primordial.
Apresenta a definição de ciência de dados e seus principais conceitos, demonstrando sua importância e discutindo e analisando sua aplicabilidade. Apresenta as principais tecnologias que a impactam, discutindo e aplicando a metodologia para ciência de dados, incluindo seu processo, suas etapas e requerimentos específicos, compreendendo sua aplicabilidade por meio de problemas reais do mundo corporativo.
Orienta metodológica, científica e tecnologicamente o desenvolvimento do Trabalho de Conclusão do Curso, encaminhando a escolha do tema, o desenvolvimento dos itens do trabalho e sua produção.
Apresenta conceitos, benefícios e diretrizes práticas para o emprego da arquitetura de soluções de Big Data. Descreve os elementos da arquitetura, suas funcionalidades e interdependências, permitindo a compreensão em detalhes do funcionamento do Big Data, integrando seu uso com outras tecnologias, tais como Computação em Nuvem, analítico, plataformas de desenvolvimento, além dos conceitos de segurança envolvidos no uso destes ecossistemas.
Define Bancos de dados NoSQL (bancos de dados não relacionais), suas características, principais usos e diferenças com bancos SQL (relacionais). Analisa os principais tipos de bancos de dados NoSQL, principais vantagens e desvantagens de cada tipo, abordando também outros tipos de bancos de dados, como em memória (in memory).
Apresenta e discute as principais abordagens para coleta, processamento e produção de análises (insights) utilizando o Big Data. Aborda a descoberta e coleta de dados, estruturados e não estruturados, processamento massivo e paralelo por meio do MapReduce, Hadoop, Spark e outras técnicas/ferramentas, ferramentas de análise (BI), analíticas e cognitivas.
Aborda as etapas, técnicas e pontos a serem considerados nos processos de implementação e uso do Big Data, Analytics e demais tecnologias pelas organizações. Apresenta análises técnicas, financeiras e de geração de valor aplicados ao Big Data.
Discute e propõe as melhores práticas aplicáveis ao gerenciamento de Big Data pelas organizações, considerando modelos de governança e gestão de tecnologia da informação, normas, padrões e práticas internacionais aplicáveis e reconhecidas pelo mercado. Discute a governança e gestão de dados.
Trata da relação do Big Data e Analytics com a evolução da computação cognitiva, abordando a conexão com temas de tecnologia, tais como mobilidade, cloud, Internet das Coisas (IoT). Discute a inovação e empreendedorismo por intermédio do uso de Big Data.
Aborda e aplica os conceitos de modelagem descritiva e preditiva, mineração de dados e análise preditiva. Discute os conceitos e a aplicabilidade dos sistemas de inteligência de negócios (BI) sistemas analíticos (Analytics), aliados ao uso do Big Data.
Orienta a finalização da produção desenvolvida (monografia), de acordo com as normas técnicas e padrão científico da área do curso, com vista à entrega e avaliação.
TOTAL
Fornece uma visão geral de Big Data e seu papel atual no mundo corporativo, apresentando o vocabulário, princípios e aplicabilidades. Descreve os principais conceitos de Big Data e seus principais componentes, apresentando a governança de dados como seu fator primordial.
Apresenta a definição de ciência de dados e seus principais conceitos, demonstrando sua importância e discutindo e analisando sua aplicabilidade. Apresenta as principais tecnologias que a impactam, discutindo e aplicando a metodologia para ciência de dados, incluindo seu processo, suas etapas e requerimentos específicos, compreendendo sua aplicabilidade por meio de problemas reais do mundo corporativo.
Orienta metodológica, científica e tecnologicamente o desenvolvimento do Trabalho de Conclusão do Curso, encaminhando a escolha do tema, o desenvolvimento dos itens do trabalho e sua produção.
Apresenta conceitos, benefícios e diretrizes práticas para o emprego da arquitetura de soluções de Big Data. Descreve os elementos da arquitetura, suas funcionalidades e interdependências, permitindo a compreensão em detalhes do funcionamento do Big Data, integrando seu uso com outras tecnologias, tais como Computação em Nuvem, analítico, plataformas de desenvolvimento, além dos conceitos de segurança envolvidos no uso destes ecossistemas. Bibliografia
Define Bancos de dados NoSQL (bancos de dados não relacionais), suas características, principais usos e diferenças com bancos SQL (relacionais). Analisa os principais tipos de bancos de dados NoSQL, principais vantagens e desvantagens de cada tipo, abordando também outros tipos de bancos de dados, como em memória (in memory).
Apresenta e discute as principais abordagens para coleta, processamento e produção de análises (insights) utilizando o Big Data. Aborda a descoberta e coleta de dados, estruturados e não estruturados, processamento massivo e paralelo por meio do MapReduce, Hadoop, Spark e outras técnicas/ferramentas, ferramentas de análise (BI), analíticas e cognitivas.
Aborda as etapas, técnicas e pontos a serem considerados nos processos de implementação e uso do Big Data, Analytics e demais tecnologias pelas organizações. Apresenta análises técnicas, financeiras e de geração de valor aplicados ao Big Data.
Discute e propõe as melhores práticas aplicáveis ao gerenciamento de Big Data pelas organizações, considerando modelos de governança e gestão de tecnologia da informação, normas, padrões e práticas internacionais aplicáveis e reconhecidas pelo mercado. Discute a governança e gestão de dados.
Trata da relação do Big Data e Analytics com a evolução da computação cognitiva, abordando a conexão com temas de tecnologia, tais como mobilidade, cloud, Internet das Coisas (IoT). Discute a inovação e empreendedorismo por intermédio do uso de Big Data.
Aborda e aplica os conceitos de modelagem descritiva e preditiva, mineração de dados e análise preditiva. Discute os conceitos e a aplicabilidade dos sistemas de inteligência de negócios (BI) sistemas analíticos (Analytics), aliados ao uso do Big Data.
Orienta a finalização da produção desenvolvida (monografia), de acordo com as normas técnicas e padrão científico da área do curso, com vista à entrega e avaliação.
TOTAL
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TOTAL
Fornece uma visão geral de Big Data e seu papel atual no mundo corporativo,
apresentando o vocabulário, princípios e aplicabilidades. Descreve os principais conceitos de Big Data e seus principais componentes, apresentando a governança de dados como seu fator primordial.
Apresenta a definição de ciência de dados e seus principais conceitos,
demonstrando sua importância e discutindo e analisando sua aplicabilidade. Apresenta as principais tecnologias que a impactam, discutindo e aplicando a metodologia para ciência de dados, incluindo seu processo, suas etapas e requerimentos específicos,compreendendo sua aplicabilidade por meio de problemas reais do mundo corporativo.
Orienta metodológica, científica e tecnologicamente o desenvolvimento do
Trabalho de Conclusão do Curso, encaminhando a escolha do tema, o desenvolvimento dos itens do trabalho e sua produção
Apresenta conceitos, benefícios e diretrizes práticas para o emprego da
arquitetura de soluções de Big Data. Descreve os elementos da arquitetura, suas funcionalidades e interdependências, permitindo a compreensão em detalhes do funcionamento do Big Data, integrando seu uso com outras tecnologias, tais como Computação em Nuvem, analítico, plataformas de desenvolvimento, além dos conceitos de segurança envolvidos no uso destes ecossistemas.
Define Bancos de dados NoSQL (bancos de dados não relacionais), suas
características, principais usos e diferenças com bancos SQL (relacionais). Analisa os principais tipos de bancos de dados NoSQL, principais vantagens e desvantagens de cada tipo, abordando também outros tipos de bancos de dados, como em memória (inmemory).
Apresenta e discute as principais abordagens para coleta, processamento e
produção de análises (insights) utilizando o Big Data. Aborda a descoberta e coleta de dados, estruturados e não estruturados, processamento massivo e paralelo por meio do MapReduce, Hadoop, Spark e outras técnicas/ferramentas, ferramentas de análise (BI), analíticas e cognitivas
Aborda as etapas, técnicas e pontos a serem considerados nos processos de
implementação e uso do Big Data, Analytics e demais tecnologias pelas organizações. Apresenta análises técnicas, financeiras e de geração de valor aplicados ao Big Data.
Discute e propõe as melhores práticas aplicáveis ao gerenciamento de Big
Data pelas organizações, considerando modelos de governança e gestão de tecnologia da informação, normas, padrões e práticas internacionais aplicáveis e reconhecidas pelo mercado. Discute a governança e gestão de dados.
Trata da relação do Big Data e Analytics com a evolução da computação
cognitiva, abordando a conexão com temas de tecnologia, tais como mobilidade, cloud,Internet das Coisas (IoT). Discute a inovação e empreendedorismo por intermédio do uso de Big Data.
Aborda e aplica os conceitos de modelagem descritiva e preditiva, mineração
de dados e análise preditiva. Discute os conceitos e a aplicabilidade dos sistemas de inteligência de negócios (BI) sistemas analíticos (Analytics), aliados ao uso do Big Data.
Orienta a finalização da produção desenvolvida (monografia), de acordo com
as normas técnicas e padrão científico da área do curso, com vista à entrega e avaliação.
TOTAL
