Big Data Analytics - EAD - Síncrono

Atualmente os dados não são apenas provenientes dos sistemas transacionais mantidos pela própria organização, mas podem ser originados de logs de transações em websites, redes sociais, email, blogs e outros. O emprego desses dados, os Big Data, para a geração de informação é uma necessidade e uma realidade. Assim, é necessário o entendimento do que são esses dados, como utilizá-los para obtenção de informação útil (técnicas, tecnologias utilizadas, métodos) e da complexidade envolvida para sua utilização e gestão.

O curso está dividido em 4 módulos, de acordo com o conjunto de disciplinas que o compõe.

Módulo 1: Gestão e Tratamento de Dados (Business em Big Data, Gestão da Informação, Qualidade de Dados, Gestão de Projetos);

Módulo 2: Modelos e Tecnologias de Armazenamento de Dados (Modelagem de Dados, Repositório de Dados e Ecosistema de Big Data);

Módulo 3: Análise de Dados (Arquitetura de DW/BI, Análises Preditivas, Mineração em Redes Sociais);

Módulo 4: Segurança e Ética (Privacidade e Ética, Segurança Dados). 

A disciplina Estruturação de Monografia não está diretamente ligada a nenhum dos módulos citados, porém o assunto abordado nas monografias deverá estar associada a algum dos conteúdos abordados nas disciplinas.

Os módulos também não caracterizam ordenação de disciplinas, apenas o agrupamento por assunto (enfoque).  Também não há necessidade de ordenação entre os módulos.


Objetivo

Big Data Analytics caracteriza dados de grande volume (da ordem de petabytes ou mais), grande velocidade (dados que devem ser processados em janelas de tempo adequadas ao seu uso, que pode ser o tempo para conseguir recomendar um produto para um cliente num e-commerce ou para a detecção de fraude num ponto de venda) e grande variedade (de tipos variados, originados de clicks em websites, sensores, dados transacionais e outros).   A velocidade está associada também com a grande quantidade de dados que é criada a cada instante.  As tecnologias de processamento tradicionais ou de análise nem sempre conseguem atender a essas novas características e necessidades.

Além disso, o termo Big Data geralmente é associado à tecnologia usada para seu processamento, o que inclui hadoop, mapreduce, bigtable, banco de dados NoSQL, pig and hive. Contudo, essa visão amplia-se quando considera-se o uso desses dados para extração de informação de valor para o negócio, similar ao que se tem em ambientes de BI. 

Nesse contexto, um ambiente Big Data de extração de informação envolve o armazenamento de grande volume de dados variados, recuperação, tratamento e extração eficientes (na velocidade adequada a intensão de uso) de informação relevante para o negócio.  As tecnologias de processamento tradicionais ou de análise nem sempre conseguem atender a essas novas características e necessidades, daí a necessidade de uso de novas tecnologias apropriadas ao processamento distribuído desses dados e análise dos mesmos.  Diversas empresas têm dificuldades em relação ao gerenciamento de dados, não apresentando processos de gerenciamento de dados eficientes e que abranjam toda a organização.  Falta conhecimento de processos, recursos adequados (sejam humanos e de software e hardware), do que se pode obter com a informação e dos requisitos de qualidade desta informação.  Neste contexto, a inclusão de Big Data torna-se ainda mais complexo.  Assim, o curso procura abordar problemas inerentes não somente ao contexto de Big Data, mas de dados em geral. Aborda também as tecnologias associadas a Big Data, mostrando para o que servem e diferenças em relação as empregadas em BI. Outro aspecto considerado importante, é cada vez mais dados de indivíduos são disponibilizados e facilmente obtidos na web, é preciso discutir aspectos éticos e legais do uso desses dados.

Informações Gerais
Público-Alvo:

Este curso de Especialização destina-se a profissionais com formação em nível superior que atuam na área de Administração de dados e Tecnologia da Informação com interesse em ciência de dados, podendo ser gerentes, especialistas e técnicos.

Local & Horário:

As aulas serão ministradas à distância, mas síncrona (ao vivo), as terças-feiras, quartas-feiras e quintas-feiras no horário noturno das 19h00 às 22h00.

Onde as aulas são ministradas?
 
Através  de um  processo  de  aprendizagem  avançado,  completo,  dinâmico  e eficiente, as aulas síncronas online são ministradas por meio de plataformas digitais (google meet, a plataforma RNP WebConference e o Ambiente Virtual de Aprendizagem AlunWeb, disponível pelo site do PECE).

As avaliações  finais  das disciplinas,  bem  como  a  apresentação  da  monografia  serão  presenciais na Escola Politécnica da Universidade de São Paulo. A monografia, desenvolvida de forma individual, será avaliada por uma banca de professores. Essas atividades presenciais poderão ser realizadas à distância, caso as restrições impostas por motivo de riscos de saúde impedirem os encontros presenciais.


Turma 2021

Datas:
Inscrições: até 09/07/2021
Resultado: por e-mail ou telefone.
Matrículas: até 14/07/2021
Início das Aulas: a partir de 27/07/2021

Para matricular-se neste curso o interessado deve ter sido aprovado no respectivo Processo Seletivo.

O inscrito que for aprovado no Processo Seletivo, deverá nos apresentar no ato da matrícula, uma cópia simples (que será retida ) e original dos seguintes documentos:

a) CPF;
b) RG;
c) Diploma do curso superior;
d) Comprovante de residência;
e) 01 foto 3X4 recente;
f) Preencher e assinar termo de compromisso de pagamento das parcelas financeiras referentes ao valor de investimento do curso.

A efetivação da sua matrícula deverá ser devidamente confirmada pelo Centro de Apoio ao Aluno.

A matrícula somente será considerada efetuada mediante o nosso recebimento de todos os documentos mencionados acima.


ATENÇÃO! - O Programa de Educação Continuada da Escola Politécnica da Universidade de São Paulo - PECE/EPUSP reserva-se o direito de não realizar este curso, ou modificar sua data.


Corpo Docente
O curso tem em seu corpo docente professores doutores da Escola Politécnica da Universidade de São Paulo, assim como profissionais que atuam em empresas de consultoria tecnológica. A coordenação acadêmica está a cargo da Profa. Dra. Solange Nice Alves de Souza e Profa. Dra. Anarosa Alves Franco Brandão.

Docentes USP e Docentes Colaboradores:

Prof. Dr. Jaime Simão Sichmann
Prof. Dr. Marcos Antonio Simplicio Junior
Prof. Dr. Paulo Sergio Muniz Silva
Prof. Dr. Pedro Luiz Pizzigatti Corrêa
Prof. Dr. Wagner Luiz Zucchi
Profa. Dra. Anarosa Alves Franco Brandão
Profa. Dra. Lucia Vilela Leite Filgueiras
Profa. Dra. Solange Nice Alves de Souza

Especialistas Externos:

Prof. Gustavo Tadeu Cicotoste
Prof. Jonas Santiago de Oliveira
Prof. Kendji Eduardo Wolf
Prof. Luis Flávio da Silva
Prof. Luiz Sérgio de Souza
Prof. Marcio Augusto Mazzoni Gadaleta
Profa. Ana Claudia Rossi
Profa. Maritiza Maura de Carvalho Francisco
Profa. Rosangela de Fátima Pereira Marquesone


Conteúdo
Estrutura curricular

A carga horária conjunta das duas atividades será de 471 horas aula, composta por 399 horas de disciplinas e 72 horas de atribuídas à monografia. A duração total prevista do curso é de 22 meses.

Em todos os casos as regras ficam sujeitas às diretrizes da Universidade de São Paulo para cursos de especialização que estejam válidas à época.

O oferecimento das disciplinas atenderá aos seguintes requisitos:

cada disciplina terá 30 horas-aula de carga horária, divididas em 10 aulas de 3 horas-aula cada uma;

cada ciclo será composto por três disciplinas ministradas simultaneamente,serão necessárias 10 semanas por disciplinas;

As disciplinas serão distribuídas de acordo com a seguinte programação:

Disciplinas:

Código    Disciplina   
BDA-001    Análise e Mineração de Dados   
BDA-002    Análises Preditivas   
BDA-003    Aplicações Distribuídas com o uso de Blockchain   
BDA-004    Arquitetura de Big Data e DW/BI   
BDA-005    Business em Big Data   
BDA-006    Estruturação de Monografia   
BDA-007    Gestão da Informação   
BDA-008    Gestão de Projetos   
BDA-009    Interação e Experiência do Usuário para Big Data   
BDA-010    Modelagem de Dados   
BDA-011    Privacidade e Ética   
BDA-012    Qualidade de Dados   
BDA-013    Repositório de Dados e Ecosistema de Big Data   
BDA-014    Segurança de Dados   

Ingresso

O ingresso no Curso de Especialização em Big Data Analytics é realizado através de um processo seletivo, com base na análise de currículo, sendo que a ordem de inscrição pode ser utilizada, quando necessária.

A formação acadêmica e a experiência profissional são consideradas como aspectos fundamentais.


Monografia

O participante deverá elaborar uma monografia sobre um tema correlato que será avaliada por uma banca de professores.

A supervisão desta atividade ficará a cargo da coordenadora do programa.

Critério geral de aprovação

Para ser considerado aprovado no curso e ter direito ao respectivo Certificado de Conclusão, o participante deverá satisfazer os seguintes requisitos:

a) obter nota final igual ou superior a 7,0 (sete) em cada uma das disciplinas cursadas. A avaliação em cada disciplina será feita de acordo com o critério previamente estabelecido pelo professores responsável.

b) ter frequência igual ou superior a 75% em cada disciplina e frequência global no programa de Especialização igual ou superior a 75%.

c) ter realizado a Monografia do curso e ter uma nota final igual ou superior a 7,0 (sete).




Certificado
A obtenção do certificado do Curso de Especialização em Big Data Analytics, emitido oficialmente pela Universidade de São Paulo, está condicionada à aprovação do aluno em todas as disciplinas do curso, com nota acima ou igual a 07 (sete), com presença acima ou igual a 75% e a aprovação da sua monografia pela banca examinadora, com nota acima ou igual a 07 (sete).


Investimento
O investimento deste curso de Especialização em Big Data Analytics:

Valor total de R$ 26.620,00 ou em 22 parcelas mensais e consecutivas de R$ 1.210,00

Pagamento à vista tem 5% de desconto.


Para maiores informações, por favor, entrar em contato, com a nossa Central de Apoio ao Aluno, via Chat, das 8h30 às 20h00, ou através do e-maill: atendimento@pecepoli.com.br.
Depoimentos
Inscrições
Processo Seletivo

1. O interessado em participar do Processo Seletivo deste curso deverá proceder da seguinte forma:

a) Preencher a ficha de inscrição.

b) Efetuar o pagamento da taxa de inscrição no valor de R$ 150,00 (cento e cinquenta reais), através de boleto bancário. O boleto bancário será enviado automaticamente para sua caixa postal logo após o preenchimento e envio da ficha de inscrição. O valor da taxa será abatido na 2ª parcela do Curso.

2. Seleção

A seleção será feita com base nas informações fornecidas pelo interessado na "Ficha de Inscrição".

Caso o interessado seja aprovado, receberá email do Centro de Apoio ao Aluno, com instruções para efetivar sua matrícula.

Lembre-se, a participação no processo seletivo só será possível com a confirmação do pagamento da taxa de inscrição.


ATENÇÃO! - O Programa de Educação Continuada da Escola Politécnica da Universidade de São Paulo - PECE/EPUSP reserva-se o direito de não realizar este curso, ou modificar sua data.


Centro de Apoio ao Aluno: atendimento@pecepoli.com.br
Telefone: (11) 2998-0000 Fax: (11)2998-0054
Segunda a sexta-feira das 08h30 às 20h30.
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