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Objetivo geral

O objetivo geral de um curso de Engenharia de Dados é preparar os profissionais para projetar, implementar e gerenciar sistemas de processamento de Big Data e análise de dados em empresas de diversos setores. Os cursos de Engenharia de Dados têm como objetivo fornecer aos alunos as habilidades técnicas e teóricas necessárias para lidar com grandes volumes de dados e extrair insights valiosos desses dados.

Objetivos específicos

  • Fornecer conhecimentos teóricos e práticos em processamento distribuído de dados, bancos de dados NoSQL, processamento em tempo real, governança de dados e análise de dados;
     
  • Capacitar os alunos a projetar, implementar e gerenciar sistemas de Big Data e análise de dados, utilizando ferramentas e tecnologias como Hadoop, Spark, Cassandra, MongoDB, Apache Kafka, Apache Storm e Apache Flink;
     
  • Ensinar os alunos a lidar com os desafios de gerenciamento de grandes volumes de dados, incluindo ingestão, armazenamento, processamento, análise e visualização de dados.

 

Público-alvo

O curso é destinado a egressos de cursos da área de informática, como: Ciência da Computação, Engenharia da Computação, Análise e Desenvolvimento de Sistemas, Sistemas para Internet; Profissionais que atuam na Área de Desenvolvimento de Software. Profissionais de outras áreas com aptidões em programação também podem participar, como por exemplo Estatística e Administração.

Informações para contato

Coordenação: Marcus Vinicius Barbosa Nunes de Miranda

  • E-mail de contato: sejaposunifor@unifor.br
  • E-mail de contato: marcus.miranda@unifor.br
  • Fone de contato: (85) 3477-3174
  • Fone de contato: (85) 99246.6625 (WhatsApp)

Marcus Miranda

Mestre em Informatica Aplicada na linha de Pesquisa de Ciência de Dados e Inteligência Artificial. Pós-Graduado em Gerenciamento de Projetos, Governança de TI e Gestão Empresarial. Graduado em Análise e Desenvolvimento de Sistemas. Head de Serviços da TOTVS Nordeste. Certificações PMP, CBPP e HCMBOK.

Metodologia do curso

  • Casos orientados para superação de desafios estratégicos e contemporâneos;
  • Ênfase na troca de experiências sobre situações reais;
  • Metodologias ativas personalizadas aos diversos conteúdos;
  • Estímulo à diversidade de opiniões, pensamentos, ideias, propostas e modelos.

NÚCLEOS

  • Introdução a Engenharia de Dados
  • Fundamentos de banco de dados e modelagem de dados
  • Linguagens de programação para Engenharia de dados
  • Web Mining & Crawler Scraping

  • Introdução ao Processamento de Dados
  • Big Data e tecnologias de armazenamento 
  • Processamento distribuído
  • Processamento em tempo real
  • Arquitetura de sistema de Big Data

  • Engenharia de Dados em nuvem
  • Análise de dados 
  • Machine Learning para Engenharia de Dados

  • Processamento de linguagem natural
  • DataOps
  • Arquitetura de microserviços
  • Governança de dados
  • Tópicos avançados de Engenharia de Dados
  • Projetos de Engenharia de Dados 
  • Produtos, Projetos e Ações de Impacto

Professores

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