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Big Data

Você se especializará na gestão de Big Data, conhecendo sistemas analíticos, tecnologias, metodologias e processos necessários para compreender e estruturar a governança de dados.
Carga horária: 360 horas

Unidade
Etapas do Processo de Ingresso

Saiba como realizar sua matrícula neste curso:

1º passo: Confirme se selecionou o curso e a unidade de seu interesse;
2º passo: Realize a sua inscrição on-line;
3º passo: Aguarde o contato da coordenação do curso para finalizar sua matrícula.

Esperamos encontrar você em breve!

Etapas do Processo de Ingresso
Etapas do Processo de Ingresso

DESCRIÇÃO DO PROCESSO DE INGRESSO:

Para participar do processo de ingresso no curso de pós-graduação siga os passos abaixo:

Passo 1 – Ter diploma de curso de graduação ou declaração com data da colação de grau, anterior ao início do curso no Senac;
Passo 2 - Cadastre-se no Portal Senac;
Passo 3 – Inscreva-se on-line no curso escolhido;
Passo 4 – Envie o seu currículo profissional para: grupofcoposgraduacao@sp.senac.br – indicando nome completo e curso escolhido;
Passo 5 – Aguarde e-mail da Coordenação de pós-graduação da unidade Francisco Matarazzo, com orientações para matrícula online.

Número de Vagas: 20

Etapas do Processo de Ingresso

Para participar do processo de ingresso siga os passos abaixo:
Passo 1 – Ter diploma de curso superior e ter colado grau antes do início do curso;
Passo 2 - Cadastre-se no Portal Senac;
Passo 3 – Inscreva-se on-line no curso escolhido;
Passo 4 - Envie o seu currículo profissional para: posgraduacaojun@sp.senac.br – indicando nome completo e curso escolhido;
Passo 5 – Aguarde o contato de agendamento para a entrevista com a coordenação do curso.

Número de Vagas: 20

Etapas do Processo de Ingresso

Saiba como realizar sua matrícula neste curso:

1º passo: Confirme se selecionou o curso e a unidade de seu interesse;
2º passo: Realize a sua inscrição on-line;
3º passo: Aguarde o contato da coordenação do curso para finalizar sua matrícula.

Esperamos encontrar você em breve!

Etapas do Processo de Ingresso

Saiba como realizar sua matrícula neste curso:

1º passo: Confirme se selecionou o curso e a unidade de seu interesse;
2º passo: Realize a sua inscrição on-line;
3º passo: Aguarde o contato da coordenação do curso para finalizar sua matrícula.

Esperamos encontrar você em breve!

Etapas do Processo de Ingresso

Saiba como realizar sua matrícula neste curso:

1º passo: Confirme se selecionou o curso e a unidade de seu interesse;
2º passo: Realize a sua inscrição on-line;
3º passo: Aguarde o contato da coordenação do curso para finalizar sua matrícula.

Esperamos encontrar você em breve!

Agradecemos sua participação!

Rodrigo Uliana Ferreira
Coordenador de Pós-graduação
Senac São José do Rio Preto

Número de Vagas: 30

Etapas do Processo de Ingresso

Inscrição on-line, análise de currículo e entrevista presencial, em data a ser agendada.
Site: www.sp.senac.br/sorocaba.

Número de Vagas: 30

 
Investimento

OBS: * Valores referentes as turmas em andamento.
OBS: O valor se refere à turmas em andamento. Consulte na unidade de interesse os descontos para ex-alunos, empresas e parceiros. Os descontos não são cumulativos. A política de descontos pode ser alterada a qualquer tempo, sem prévio aviso.
Horário do Curso
Turma 1
segunda: 19h10-22h45
quarta: 19h10-22h45
Início: março/2022 Término: março/2023

Importante: este curso tem atividades não presenciais que podem acontecer em dias e horários diferentes das aulas presenciais, mas que serão previamente informadas para a turma.Turma 1
sexta: 19h-22h35
sábado: 08h30-16h40
Início: PREVISÃO DE INÍCIO: SETEMBRO/2020 Término: PREVISÃO DE TÉRMINO: OUTUBRO/2021

AULAS QUINZENAIS - A saúde de vocês é nossa prioridade. Por isso, é possível que os cursos presenciais do 2˚semestre comecem remotamente. Estamos nos preparando para recebê-los com carinho quando for seguro para todo mundo!Turma 1
terça: 19h-22h35
quinta: 19h-22h35
Início: 05/04/2022 Término: Junho/2023

Importante: este curso tem atividades não presenciais que podem acontecer em dias e horários diferentes das aulas presenciais, mas que serão previamente informadas para a turma. Observação: a sua saúde é a nossa prioridade. Por isso, é possível que este curso comece de forma remota, considerando as recomendações sobre a Covid-19. Estamos nos preparando para te receber quando for seguro para todo mundo!

Importante: este curso tem atividades não presenciais que podem acontecer em dias e horários diferentes das aulas presenciais, mas que serão previamente informadas para a turma. Observação: a sua saúde é a nossa prioridade. Por isso, é possível que este curso comece de forma remota, considerando as recomendações sobre a Covid-19. Estamos nos preparando para te receber quando for seguro para todo mundo!

Importante: este curso tem atividades não presenciais, que vão acontecer on-line, durante a semana das 19h10 às 22h45. Possíveis mudanças de datas e horários serão previamente informadas para a turma. Observação: a sua saúde é a nossa prioridade. Por isso, é possível que este curso comece de forma remota, considerando as recomendações sobre a Covid-19. Estamos nos preparando para te receber quando for seguro para todo mundo!Turma 1
sábado: 09h-17h20
Início: 28/04/2018 Término: 06/07/2019

Aulas semanais e presenciais.
Você poderá atuar em diversos tipos de instituições que lidam com grandes volumes de dados e que buscam, por meio do Big Data, realizar o tratamento, processamento e análise dessas informações para gerar novas ideias, produtos, serviços e negócios.
Pessoas com graduação completa em Ciência da Computação, Análise de Sistemas, Sistemas de Informação, Tecnologia da Informação, Redes de Computadores, Desenvolvimento Web, Banco de Dados, Matemática ou Engenharia.

Como algumas aulas não serão presenciais, você precisará usar um computador que tenha, ao menos, as seguintes características: Windows 10, acesso à internet de 8 Mbps, processador Core i5 ou equivalente com suporte a 64bits, espaço disponível em disco de 30 GB, caixa de som, microfone, memória RAM de 4 GB. Você terá acesso gratuito aos softwares usados nas aulas durante o período do curso.
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, demonstrandosua importânciaediscutindo 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 suaaplicabilidade por meio de problemas reais do mundo corporativo.
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 meiodo MapReduce, Hadoop, Spark e outrastécnicas/ferramentas, ferramentas de análise (BI), analíticas e cognitivas.
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,abordandotambém outros tipos de bancos de dados, como em memória (in memory).
PROJETO DATA LAKE: DESIGN, ARQUITETURA E INTEGRAÇÃO
Orienta o desenvolvimento de projeto técnico de uma solução Big Data para a construção de um Data Lake com dados gerados por um sistema tradicional. Aborda as fases de especificação, de projeto, formas de armazenamento, previsões com modelos de Ciência de Dados e formas de exibição em relatórios e dashboards,trabalhando todo um fluxo de transformação de dados brutos em dados processados e em inteligência. Trata do desenvolvimento de uma solução tecnológica completa baseado no desenvolvimento de projetos, estudos de caso e proposta inovadora.
CONEXÃO COM O MERCADO I
Apresenta oportunidades de aproximação e estabelecimento de conexões com o mercado de trabalho por meio de atividades como palestras, oficinas, seminários, aulas magnas, etc. com profissionais da área de abrangência do curso de especialização, visando propiciar o desenvolvimento do autoconhecimento, melhoria do desempenho e alcance de resultados pessoais e profissionais, aborda temáticas como empregabilidade, gestão de carreira, capacitação, competências e inovação e novas tecnologias.
ARQUITETURA DE BIG DATA E ANALYTICS
Apresenta conceitos, benefíciose diretrizes práticas para o emprego daarquitetura de soluções de Big Data. Descreve os elementos daarquitetura, suas funcionalidades e interdependências, permitindo a compreensãoem detalhes do funcionamento do Big Data, integrando seu usocom outras tecnologias, tais como computação em nuvem, sistemas analíticos, plataformas de desenvolvimento, além dosconceitos de segurança envolvidos no uso destes ecossistemas.
ANÁLISE DE INFORMAÇÕES POR MEIO DE BI E ANALYTICS
Abordae aplica os conceitos de modelagem descritiva e preditiva, mineração de dados e análise preditiva. Discuteos conceitos e a aplicabilidade dos sistemas de inteligência de negócios (BI) sistemas analíticos (Analytics), aliados ao uso do Big Data.
GESTÃO DO BIG DATA
Discute e propõe as melhores práticas aplicáveis aogerenciamento 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.
ESTRATÉGIAS E TENDÊNCIAS TECNOLÓGICAS ASSOCIADAS AO USO DO BIG DATA
Abordaa relação do Big Data e Analytics com a evolução tecnológica, tratando a conexão com as soluções como Mobilidade, Cloud, Internet das Coisas (IoT), Computação Cognitiva. Discute a inovação e o empreendedorismo, bem como o planejamento e a implementação de estratégias com análises técnicas, financeiras e de geração de valor a partir da aplicação do Big Data.
PROJETO TRANSFORMAÇÃO DIGITAL COM BIG DATA: ANALYTICS, VISUALIZAÇÃO E INTEGRAÇÃO
Orienta a entrega do projeto final de uma solução relevante e inovadora, abordando o desenvolvimento de uma aplicação inédita de Big Data Analytics, para alavancar os negócios de uma organização, com a aplicação de tecnologiasemergentes, visualização de padrões e tendências, bem como a integração de soluções para otratamentode alto volume de dados.
CONEXÃO COM O MERCADO II
Apresenta oportunidades de aproximação e estabelecimento de conexões com o mercado de trabalho por meio de atividades como palestras, oficinas, seminários, aulas magnas, etc. com profissionais da área de abrangência do curso de especialização, visando propiciar o desenvolvimento do autoconhecimento, melhoria do desempenho e alcance de resultados pessoais e profissionais, aborda temáticas como empregabilidade, gestão de carreira, capacitação, competências e inovação e novas tecnologias.
 
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Você participará de aulas e projetos práticos e dinâmicos, conectados às inovações e aos desafios do campo profissional.

Para que tenha mais comodidade, até 40% das atividades realizadas serão não presenciais, sempre com espaço para trocar experiências e ampliar sua rede de contatos.

A nossa pós não tem Trabalho de Conclusão de Curso. Mas, se quiser fazer seu TCC, é possível adquirir uma disciplina complementar para viver essa experiência.

Tudo isso para você evoluir na carreira, mas sem perder a flexibilidade na sua rotina.
Pós-graduação lato sensu - Especialização em Big Data. O certificado será expedido pelo Centro Universitário Senac.

Veja as etapas do processo de ingresso de pós-graduação
Para candidatos brasileiros - apresentar cópias autenticadas em cartório:
- Diploma de graduação, devidamente registrado nos termos das normas estabelecidas pelo Ministério da Educação (MEC);
- Documento de Identificação Civil;
- Cadastro de Pessoa Física (CPF);
- Uma foto 3x4 recente, sem data (colocar o nome completo no verso).

Caso o candidato ainda não esteja de posse do diploma, é permitida a entrega do Certificado ou Declaração de Conclusão, com a data que ocorreu a colação de grau, que deve ser anterior à data de início do curso no qual o aluno está realizando a matrícula, condicionada a entrega posterior do diploma, documento necessário para a expedição do certificado de conclusão do curso de pós-graduação.

A data de validade do Certificado ou da Declaração de Conclusão deverá ser de até, no máximo, 1 (um) ano, anterior à data da matrícula no curso.

Para candidatos estrangeiros - apresentar cópias autenticadas dos seguintes documentos:
- Diploma de graduação, devidamente revalidado nos termos da legislação brasileira vigente;
- Registro Nacional de Estrangeiro (RNE) ou Passaporte e do visto temporário de estudante;
- Cadastro de Pessoa Física (CPF);
- Uma foto 3x4 recente (colocar o nome completo no verso);
- Declaração de proficiência em língua portuguesa, assinada por professor habilitado;
- Plano de seguro, que assegure a cobertura de despesas médico-hospitalares e despesas de repatriação, para os estrangeiros não residentes no Brasil.

Os documentos encaminhados para a matrícula serão analisados e, sendo constatada alguma irregularidade o Centro Universitário se reserva o direito de cancelar a matrícula a qualquer tempo.

Caso o processo de matrícula seja cancelado o candidato será comunicado por e-mail e deverá se manifestar quanto a devolução da documentação no prazo de 30 (trinta) dias corridos, a contar da data de envio do e-mail de cancelamento da matrícula. Caso não se manifeste os documentos serão destruídos.

O candidato poderá optar pela devolução dos documentos via Correios, neste caso, deverá responder o e-mail de cancelamento do processo de matrícula e indicar o endereço de sua preferência para o recebimento da documentação e autorizar a geração de boleto bancário referente aos custos da taxa de envio.
Coordenador(es)Nilo Sergio Maziero Petrin
possantoamaro@sp.senac.brRenan Fernandes da Cunha
poscampinas@sp.senac.brProf. Ernesto Luiz Marques Nunes MSc
grupofcoposgraduacao@sp.senac.brThais Antonia Pires Salla Trevisan e Samuel Ferreira Júnior
posgraduacaojun@sp.senac.br / posgraduacaojun@sp.senac.brProf. Nilo Sergio Maziero Petrin
postito@sp.senac.brElaine Cristina de Souza Soldi e Vladimir Fabricio Pereira de Carvalho
posribeiraopreto@sp.senac.br / posribeiraopreto@sp.senac.brRodrigo Uliana Ferreira e João Marcelo Rondina
possjriopreto@sp.senac.br / possjriopreto@sp.senac.brProf.º MsC Peter Jandl Junior
peter.junior@sp.senac.brCorpo Docente

João Carlos Néto
Bacharel em Matemática pela Unib (1988), Mestre em Ciência da Computação (2002) pelo Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo (USP), Doutor em Ciências (2013) pela Escola Politécnica da USP e Visiting Scholar (3 meses 2014) na Universidade da Califórnia - Los Angeles (UCLA). Atualmente, é pesquisador Pós-Doutorando no LARC-EP/USP e coordenador de cursos de Pós-graduação em Tecnologia da Informação no SENAC/SP. Atua em atividades de pesquisa na área de Engenharia da Computação, em aritmética computacional, modelagem e simulação de redes, criptografia homomórfica, inteligência artificial com ênfase em machine learning, processamento de linguagem natural e aplicação de Ontologias em sistemas inteligentes.

Celso Vital Crivelaro
Engenheiro de Computação e Mestre em Engenharia de Computação pela Escola Politécnica da USP com mais de 10 anos de experiência em desenvolvimento e arquitetura de software e gestão de times ágeis, sendo especialista em arquitetura e desenvolvimento de software de alto desempenho. Leciona na pós-graduação desde 2016 no SENAC-SP.

Nilo Sergio Maziero Petrin
Mestre em Sistemas de Informação - Centro Universitário Fundação de Ensino de Osasco (2005). Especialista em Administração de Empresas pelo CEAG – FGV - SP (1991). Especialista em Administração Financeira pela FEA USP (1992). Especialista em Mediação e Arbitragem Internacional – INAMA (1992). Graduado em Processamento de Dados pela Universidade Mackenzie (1986). Graduado em Eletrotécnica pela Fundação Instituto Tecnológico de Osasco (1982). Professor de Pós Graduação do Centro Universitário Senac (SENAC/SP) desde 2005. Coordenador cursos de pós graduação em Gerenciamento de Projetos (CAS) e Big Data (TITO). Experiência na área de Tecnologia de Informação e da Comunicação, tendo atuado em nível de gestão sênior (gerente de desenvolvimento de sistemas, gerente geral de TI), e em áreas de Negócios de Meios de Pagamento como Diretor de Projetos, Diretor de Operações e Diretor de Suporte e Atendimento ao Cliente, em grandes instituições financeiras nacionais e internacionais: Banespa; Bradesco; Santander; Fidelity, somando mais de 30 anos. Mais de 10 anos de experiência na área de Energia Elétrica, tendo atuado nas empresas: CESP, Bordaco; e mais recentemente como empreendedor em energias renováveis, eficiência energética e sustentabilidade. Diretor Técnico da Max Solution – Energias Renováveis e Sustentabilidade. Proprietário da ITP – Assessoria, Consultoria e Gestão. Voluntário do PMI Capítulo São Paulo desde 2015, exercendo atualmente os cargos de Diretor de Associados; Champion de Satisfação de Associados; Membro do Comitê de Ética do PMI SP. Consultor, Mentor, Escritor, Palestrante.

Professores Convidados


André Ippolito
Doutor em Ciências pela Escola Politécnica da Universidade de São Paulo (2017) e mestre em Engenharia de Software pelo Instituto de Pesquisas Tecnológicas do Estado de São Paulo (2012). Possui pós-graduação lato sensu em Java pelo Instituto Brasileiro de Tecnologia Avançada (2009) e graduação em Engenharia Civil pela Escola Politécnica da Universidade de São Paulo (1994). Desde 1998, atua na área de Sistemas de Informação, principalmente com os seguintes temas: Inteligência Artificial, Ciência de Dados, Aprendizagem de Máquina aplicada à detecção de fraudes, projetos de Big Data e Business Intelligence, administração de Banco de Dados, integração de Ontologias e desenvolvimento de Sistemas Web.

Leonardo Cunha dos Santos
Mestrando em Sistemas de informação pela USP, dedica-se principalmente à pesquisa sobre Inteligência Artificial e Machine Learning. Concluiu MBA em Marketing na Business School São Paulo e graduou-se em Matemática pela PUC-SP. Integrou um projeto de iniciação científica sobre Simetria na área de Física Teórica e fez parte do corpo docente do projeto FOCO, uma parceria entre Unesco e PUC-SP. Também realizou trabalho voluntário como professor e coordenador de cursos pré-vestibulares nas áreas de Física e Matemática. Além das atividades acadêmicas, atuou em empresas multinacionais como Equifax, Laureate, Nextel e Blue Performance. Atualmente ocupa a posição de Coordenador de BI na Cia Hering onde desenvolve projetos de arquitetura, planejamento estratégico, ciência de dados, estatística, desenvolvimento de software, Big Data, entre outros.

Mauricio Noris Freire
Graduado em Matemática, possui MBA em Finanças pela Fundação Getúlio Vargas FGV (2011), Mestrado em Engenharia da Computação pelo Instituto de Pesquisas Tecnológicas IPT (2017) e atualmente é doutorando em Engenharia da Computação pela Universidade Presbiteriana Mackenzie. Possui 20 anos de experiência na indústria de software. Suas principais linhas de pesquisa são Sistemas de Recomendação, Computação Natural e Aprendizado por Reforço.


Rafael Tsuji Matsuyama
Mestre e Engenheiro de Computação formado pela Escola Politécnica da USP (Poli-USP). Sócio-Fundador da RM Consultants e Co-Fundador da KognaWorks. Consultor de TI e de reestruturação de Empresas, com 14 anos de experiência no mercado, tendo passagens pelo Banco Santander, Itaú Unibanco, PromonLogicalis, Petrobras e Hospital Albert Einstein. Docente desde 2015, ministrando disciplinas de graduação, pós-graduação e de MBA em disciplinas de Big Data, Business Analytics, Data Science, Financial Management e Software Development. É também Security Engineer e Data Scientist na área de Threat Intelligence na Zup Innovation.


Raphael Mendes de Oliveira Cobe
Cursou Engenharia da Computação na Universidade Federal do Rio Grande do Norte, onde também cursou mestrado com ênfase em Engenharia de Software e Processamento de Linguagem Natural. Possui doutorado em Ciência da Computação pelo Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo com ênfase em Inteligência Artificial. Possui mais de 10 anos de experiência em desenvolvimento de software. Atua como Pesquisador Associado no Centro de Computação Científica da UNESP desde 2015 em projetos relacionados a Aprendizado de Máquina, Computação de Alto Desempenho e Big Data. Também faz parte da equipe que mantém a infraestrutura do GridUnesp.


Silvio Stanzani
Atua como Pesquisador Associado no Centro de Computação Científica da UNESP desde 2015 em projetos relacionados a Aprendizado de Máquina e Computação de Alto Desempenho, com foco na otimização de desempenho e no ensino de programação paralela e análise de dados. Possui Ph.D. pela Escola Politécnica da Universidade de São Paulo (EPUSP), e mestre pela Universidade Católica de Santos (Unisantos). Trabalha com desenvolvimento de software com foco em programação paralela e computação distribuída
desde 2005.

Corpo Docente

Corpo Docente

Ernesto Luiz Marques Nunes
Doutorando em Ciência Ambiental pelo Programa de Pós Graduação em Ciência Ambiental (PROCAM), vinculado ao Instituto de Energia e Ambiente da Universidade de São Paulo (IEE-USP). Mestre em Ciências Sociais (Antropologia) pela PUC-SP, MBA em Marketing pela ESPM-SP e graduado em Ciências Sociais pela FFLCH-USP (1995). Atualmente sou professor do Senac em cursos de graduação e pós graduação. Meus interesses atuais de pesquisa são: desenvolvimento local, sociedades sustentáveis, educação ambiental, ideologias alimentares e direitos animais.

Evange Elias Assis
Pesquisadora de Pós-Doutorado na Universidade de São Paulo (USP). Doutora em Ciências da Comunicação pela Escola de Comunicações e Artes (ECA)/USP (2010), Mestre em Administração pela Pontifícia Universidade Católica de São Paulo (PUC)/SP(2007), Bacharel em Comunicação Social com Habilitação em Publicidade e Propaganda pela ECA/USP(1987). Atualmente é professora da área de Marketing na Pontifícia Universidade Católica de São Paulo e Coordenadora do Curso de Pós-Graduação em Marketing no Varejo e do Curso de Pós Graduação em Marketing Digital e E-Commerce do Senac - FCO. Integra como pesquisadora o Grupo de Estudos da Marca - GEMA da PUC/SP. Atua há mais de 25 anos nas áreas de marketing e comunicação, interessando-se especialmente por estratégias de marketing e comunicação, comportamento do consumidor e gestão de produtos e marcas.

Corpo Docente

Samuel Ferreira Junior
Doutorando e pesquisador do Programa de Doutorado em Administração na UNIFACCAMP. Mestre em Administração de Empresas pela UNIFACCAMP. Coordenador dos cursos de Pós-graduação de Gerenciamento de Projetos e Marketing Digital & E-Commerce no SENAC. Graduado em Ciência da Computação e Especialista em Tecnologia da Informação Aplicada à Gestão Estratégica da Informação pela Fundação Getúlio Vargas. É professor na graduação e Pós na UniFaccamp. Foi professor e coordenador da pós-graduação da Faculdade Anhanguera. Também atua como consultor de empresas nas áreas de Gestão de Negócios, com ênfase em desenvolvimento de sistemas e gerenciamento de projetos. ORCID: 0000-0002-5910-749X.
  Curriculo Lattes
Liamar Mayer de Paula
Mestre em Psicologia e Pedagoga. Experiência de 33 anos na área de educação e desenvolvimento profissional com atuação em Instituições Educacionais (ensino fundamental, médio e técnico, graduação e pós-graduação) e área de Gestão de Pessoas em empresas nacionais e multinacionais.Em continuidade aos objetivos, atuo como Coordenadora e Professora de pós-graduação e oriento Trabalho de Conclusão de Curso no Centro Universitário Senac (Jundiaí). Coordenação e Tutoria EAD (UNIJÁ). Coordenei a Pós-graduação e Extensão dos cursos de Gestão de Pessoas, Gestão Estratégica de Negócios, Logística, Controladoria, Administração Pública e Gestão de Cidades, Gestão de Projetos, Engenharia da Segurança do Trabalho e Gestão Ambiental, bem como, o Serviço de Apoio ao Estudante, além de docente nos cursos de Psicologia, Administração e Engenharias (Faculdade Politécnica de Jundiaí). Supervisionei Estágios dos cursos que ministrei na graduação. Participei de programas de avaliação Institucional, laboratórios de mudanças e projetos institucionais, inclusive visando plano diretor e de negócios. Atuei em comissões para o MEC, com objetivo de autorizar e reconhecer cursos de graduação. Como Supervisora Pedagógica era responsável pela gestão administrativa / pedagógica, inclusive pela elaboração e desenvolvimento de cursos livres e técnicos (administração, comércio, logística, enfermagem e informática). Faço parte da comissão científica e editorial do evento Senac de conhecimento integrado. Meu portfólio profissional e carreira na área de Gestão de Pessoas abrange as atividades desenvolvidas em: Implantação e Restruturação de Empresas, Treinamento , Recrutamento e Seleção, Benefícios, Auditoria de Recursos Humanos, Avaliação de Desempenho, Plano de Carreira e Motivação, bem como, em Processos de Implantações e Certificação ISO 9002.
  Curriculo Lattes
Corpo Docente

Prof. Dr. João Carlos Néto
Bacharel em Matemática pela Unib (1988), Mestre em Ciência da Computação (2002) pelo Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo (USP), Doutor em Ciências (2013) pela Escola Politécnica da USP e Visiting Scholar (3 meses 2014) na Universidade da Califórnia - Los Angeles (UCLA). Atualmente, é pesquisador Pós-Doutorando no LARC-EP/USP e coordenador de cursos de Pós-graduação em Tecnologia da Informação no SENAC/SP.
  Curriculo Lattes
Nilo Sergio Maziero Petrin
Mestre em Sistemas de Informação pelo Centro Universitário Fundação de Ensino de Osasco (2005). Especialista em Administração de Empresas pela EAESP-FGV (1991). Especialista em Administração Financeira pela FEA-USP (1992). Especialista em Mediação e Arbitragem Internacional pelo INAMA (2001). Graduado em Processamento de Dados pela Universidade Mackenzie (1986). Graduado em Eletrotécnica pela Fundação Instituto Tecnológico de Osasco (1982). Professor de pós-graduação no Centro Universitário SENAC-SP, desde 2015. Diretor de Projetos; Diretor de Suporte ao Cliente; Gerente Geral de TI; Gerente de Desenvolvimento de Sistemas; Coordenador; Analista de Sistemas; com mais de 30 anos de experiência em Tecnologia da Informação e da Comunicação, em grandes instituições financeiras, nacionais e internacionais: Bradesco; Banespa; Santander; Fidelity. Eletrotécnico, com atuação em geração e conservação de energia nas empresas: CESP; Bordaco. Empreendedor em Energias Renováveis, Eficiência Energética e Sustentabilidade. Proprietário da ITP - Assessoria, Consultoria e Gestão. Voluntário na diretoria de Associados e Parecerias do PMI - Chapter São Paulo. Consultor; Escritor; Mentor; Palestrante.
  Curriculo Lattes
Alexandre Lopes Machado
Doutor em Engenharia Eletrônica e Computação pelo Instituto Tecnológico de Aeronáutica - ITA (2013), Mestre em Engenharia Eletrônica e Computação pelo ITA (2007) e Graduação em Informática (2001) pela Universidade Ibirapuera. Atualmente é servidor público do Serviço Federal de Processamento de Dados (SERPRO) e professor de Graduação e Pós-Graduação do Centro Universitário Senac (SENAC/SP). Membro dos grupos: SemantiComp (Semantic Computing Group) do Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA), The International Association for Ontology and its Applications (IAOA) e World Wide Web Consortium (W3C) Escritório Brasil. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Sistemas de Computação. Atuando principalmente nos seguintes temas: Banco de Dados, Big Data, Modelagem conceitual, Ontologias, Ontologia legal, Web semântica, Computação em Nuvem e Governo eletrônico.
  Curriculo Lattes
Alcides Carlos de Araújo
Obteve seu doutorado na área de métodos quantitativos e informática pela FEA/USP. Possui mais de 10 anos de experiência na área de análise de dados. Atua há mais de 2 anos como cientista de dados, participando nas entregas de projetos de alta escala de dados nos segmentos de Telecom, Energia e Marketing Digital.
  Curriculo Lattes
André Ippolito
Doutor em Engenharia de Computação pela Escola Politécnica da Universidade de São Paulo (2017) e mestre em Engenharia de Computação pelo Instituto de Pesquisas Tecnológicas do Estado de São Paulo (2012). Possui pós-graduação lato sensu em Java pelo Instituto Brasileiro de Tecnologia Avançada (2009) e graduação em Engenharia Civil pela Escola Politécnica da Universidade de São Paulo (1994). Desde 1998, atua na área de Sistemas de Informação, principalmente com os seguintes temas: Inteligência Artificial, Ciência de Dados, Aprendizagem de Máquina aplicada à detecção de fraudes, projetos de Big Data e Business Intelligence, administração de Banco de Dados, integração de Ontologias e desenvolvimento de Sistemas Web.
  Curriculo Lattes
Celso Vital Crivelaro
Engenheiro de Computação e Mestre em Engenharia de Computação pela Escola Politécnica da USP com mais de 10 anos de experiência em desenvolvimento e arquitetura de software e gestão de times ágeis, sendo especialista em arquitetura e desenvolvimento de software de alto desempenho. Leciona na pós-graduação desde 2016 no SENAC-SP.
  Curriculo Lattes
Corpo Docente

Vladimir Fabricio Pereira de Carvalho
Possui graduação em Engenharia elétrica pela Universidade Paulista, mestrado em Ciências pela Universidade de São Paulo, especialização em Gerenciamento de Projetos pelo Senac, especialização em docência do ensino superior pela Uniderp e certificado PMP. Atualmente é professor/coordenador na pós graduação do Centro Universitário Senac-RP nos cursos de Gerenciamento de Projetos, Big Data, Governança em TI e Engenharia WEB, consultor em gerenciamento de projetos, professor na Faculdade Anhanguera, professor convidado na FCA-Unicamp e administrador de contratos na Caldema Equipamentos Industriais. Tem experiência na área de Gerenciamento de Projetos, Planejamento e gestão de Obras, Processamento Paralelo em Cluster com Linux e docência universitária.

Corpo Docente

Profº Dr João Marcelo Rondina
Bacharel em Ciências de Computação pela UNESP (IBILCE). Especialista em Administração de Empresas com ênfase em Marketing pela FAAP. Mestre em Engenharia Elétrica pela UNESP (FEIS). Doutor em Ciências da Saúde (Faculdade de Medicina de São José do Rio Preto - FAMERP). Coordenador do Curso de Pós-Graduação Lato Sensu Tecnologia de Desenvolvimento de Sistemas (Centro Universitário SENAC). Diretor do Núcleo de Informática da FAMERP. Professor convidado do curso de graduação de Medicina e Enfermagem da FAMERP. Professor da Pós-Graduação Lato Sensu da FAMERP. Áreas de Interesse: Informática em Saúde e Engenharia de Software.

Profº MsC Paulo Scarpelini Neto
Mestre em Ciência da Computação com foco em Banco de Dados (2013) pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho- UNESP - São José do Rio Preto e Bacharel em Ciência da Computação (2009) por essa mesma universidade. Possui pleno conhecimento e experiência em desenvolvimento e implantação de sistemas em plataforma web incluindo as etapas de análise, arquitetura, desenvolvimento e testes; atuação em projetos de análise de dados e descoberta de conhecimento com foco nos processos de integração de dados, BI, Data Mining e Big Data; experiência recente na construção de StartUps de base tecnologica com foco na metologia Customer Development.
Atualmente é pesquisador principal de um projeto de Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas ¿ PIPE/FAPESP que tem como objetivo a criação de um framework de recomendação de imóveis com foco em análises de conjuntos Big Data. Em abril de 2016 foi convidado pela Agência FAPESP para participar do High Tech Entrepreneurial Training Program treinamento oferecido pela George Washington University que tem como objetivo a acelaração do processo inovativo em StartUps que buscam a criação de produtos fundamentados em pesquisa e desenvolvimento.

Prof. MSc. Thiago Zavaschi
Thiago Zavaschi é mestre em computação pela PUC-PR na área de Reconhecimento de Padrões, onde também se formou em Ciência da Computação. Possui mais de 12 anos de trabalho na área de tecnologia com foco em dados e diversas certificações de mercado. Trabalha na Microsoft há 7 anos, onde atualmente atua como engenheiro de suporte para as áreas de dados e inteligência artificial.

Profa. Mestranda Edileusa Estefani Prado
Mestranda em Métodos Quantitativos – FEA/USP. MBA em Analytics – Big Data – FIA. Graduação em Ciências da Computação – UNESP. Experiência profissional de 23 anos no mercado, tendo atuado como Data Scientist, DW DBA, BI, ETL, AD e Analista de Sistemas em empresas tais como: Banco Itaú, Equifax do Brasil, Banco ABN Amro, IBM, Serasa Experian, Unisys. Instrutora de cursos de banco de dados - DB2 Administration pela IBM Brasil. Professora dos cursos de MBA, Pós-Graduação e Extensão em Big Data e Analytics pela FIA Business School e do SENAC.

Profa. MSc. Janete Ribeiro
Possui graduação em Administração de Empresas pela Fundação Armando Álvares Penteado (1990) e mestrado em Administração de Empresas pela Fundação Getúlio Vargas - SP (2000). Atualmente é professor conteudista do SENAC Graduação em Adm. Empresas. Tem experiência na área de Administração, com ênfase em Marketing, Gestão do Conhecimento, Inteligência Competitiva, Análise Avançada e Dados (Data Analytics),"Big Data", "Machine Learning", Deep Learning", desenvolvimento de soluções com Inteligência Artificial. Experiência de 23 anos em vendas e implementação de projetos de tecnologia da informação envolvendo bancos de dados e desenvolvimento de aplicativos para áreas de negócios na indústria financeira, varejo e telecomunicações em empresas como Teradata, Grupo Santander, IBM, NCR dentre outras. Atualmente sócia-fundadora de uma empresa de consultoria especializada em serviços de Advanced Analytics para apoiar empreendedores e executivos no processo de tomada de decisão orientada a dados.
Sempre aplicando metodologias inovadoras na gestão de projetos tais como Design Thinking, Lean Startup, SCRUM, Agile, Blue Ocean, também possui base técnica nas áreas de Modelagem Estatística, BI, Analytics e Big Data, focado na construção de modelos preditivos supervisionados e não supervisionados, utilizando ferramentas como SAS, R, Python, Modelagem em Redes Neurais, Genetic Algoriths, Artificial Immune Systems e ferramentas de visualização de dados como Tableau, Qlik e Power BI.


Prof. Especialista Roberto de Jesus Oliveira
Tecnólogo em Analise e Desenvolvimento de Sistemas pelo CEUCLAR (Centro Universitário Claretiano). MBA em Business Intelligence pelo IBTA-SP, Instrutor de Business Intelligence especialista na plataforma Qlik a 5 anos, Escolhido Qlik Luminary Latam, Presidente da ABRACD (Associação Brasileira de Ciências de Dados), escritor do livro "Conceitos Gerais de Business Intelligence" Ed. Clube dos Autores. Responsével pelo blog smalldata.com.br e pelo canal "Qlik Ninja", Sócio-Diretor nas empresas: BICC - Inteligência Empresarial, Cappei Treinamentos, Immersive learning, IOTx2.

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