Especialização Engenharia de Dados e Big Data - EAD / Síncrono

Faça parte de uma comunidade de elite e transforme a sua vida!

Início das aulas : 18/02/2025

3ª, 4ª e 5ª - feiras : 19h00 até 22h00

Carga Horária : 450 horas

Duração : 22 meses

Se você é uma pessoa que está em busca de um novo emprego, uma promoção, maiores salários ou mesmo reconhecimento profissional, esta é a sua oportunidade! Ao final deste curso você irá se sentir preparado para liderar projetos estratégicos de dados, transformando informações em insights valiosos que impulsionam decisões e inovação nas organizações.

Conheça nosso corpo docente, disciplinas
processo seletivo e investimento!

Corpo Docente

Coordenado pela Profa. Dra. Solange Nice Alves de Souza, o curso reúne, em seu corpo docente, professores da Escola Politécnica e especialistas convidados, entre eles:

• Alfredo Goldman Vel Lejbman
• Gustavo Tadeu Cicotoste
• Jaime Simão Sichman
• Johne Marcus Jarske
• Jonas Santiago de Oliveira
• Jorge Luis Risco Becerra
• Kendji Eduardo Wolf
• Leandro Mendes Ferreira
• Lucia Vilela Leite Filgueiras
• Luis Flávio da Silva
• Luiz Sergio de Souza
• Marcelo de Oliveira
• Marcos Antonio Simplicio Junior
• Pedro Luiz Pizzigatti Corrêa
• Solange Nice Alves de Souza
• Wagner Luiz Zucchi


Disciplinas

Teoria da Aprendizagem. Reconhecimento de padrões. Sistemas de recomendação. Aprendizado supervisionado.Modelos Lineares para Regressão. Modelos Lineares para Classificação. Regressão Logística. Árvores de Decisão. Máquinas de Vetor Suporte (MVS). Introdução a Redes Neurais Artificiais (RNA). Redes Neurais Convolucionais (RNC). Redes Neurais Recorrentes (RNR). Aprendizado não-supervisionado. Clustering.Análise de Componentes Principais (ACP). Ferramentas: Python , KERAS-TensorFlow e WEKA.
Conceitos de estatística.modelos preditivos e tipos de análise.abordagens para análise preditiva.modelos de aprendizado de máquina.introdução a IA.plataforma R. Python, Google Colab.
Histórico de sistemas distribuídos.Características e desafios de sistemas distribuídos.Arquiteturas P2P.características, classificação e desafios.Aplicações e tecnologias P2P.Blockchain, Tor & Deep Web.Bittorrent. Freenet.InterPlanetary File System (IPFS).Distributed Hash Table (DHT).entre outros.
Parte 1: Conceitos de Arquitetura. Ciclo de Vida de desenvolvimento de Software. Definição de Arquitetura. Visões arquiteturais e Arquitetura Candidata. Processo Centrado em Arquitetura. Arquitetura NIST Big Data e Cloud (SAAS, PAAS, IAAS). Arquitetura e Requisitos não funcionais. Padrões arquiteturais. Arquitetura e Transformação Digital, Big Data.Cenário de Negócio.Parte 2: Arquitetura DW.orientação a assunto, integração e versionamento.conceitos de Slowly Change Dimension.uso de Surrogate Key.Carga Incremental e Snapshot.modelagem multidimensional, e engenharia de dados com desenvolvimento de aplicações, com report e dashboards.
Visão inicial sobre big data (3Vs), necessidades.fontes de dados.aquisição e coleta.dados estruturados e não-estruturados. internet das coisas.CASE.ciência dos dados.papel do cientista de dados.
Hadoop, Seu ecossistema e armazenamento além da contextualização de Data Sciente, Ferramentas do ecossistema Hadoop com distribuição Caludera. Spark.Watson.DB2 e Cloudant.
Método científico.elementos da pesquisa.revisão bibliográfica.questões de pesquisa.escrita de monografia.escrita de artigo científico. ética acadêmica.
Principais frameworks de gestão de dados.Avaliação de soluções com base no uso prático dos frameworks estudados. Avaliação de soluções tecnológicas para suporte à gestão de dados.
QD n contexto Big Data. dimensões de QD.metodologias de qualidade de dado.DMBOK e DMMM.Visão de QD e de Governança de Dados. Tratamento prático da QD.
Conceitos de planejamento.Organização e construção de pipelines.Conceitos e práticas de coleta.Captura e extração de dados em lote e em streaming.Conceitos e práticas de preparação e processamento de dados.Conceitos e práticas de orquestração.Agendamento e monitoramento de pipeline de dados. Práticas em ferramentas de ETL e ingestão de dados:Extração (NIFI, Sqoop, Logstash).Processamento (Spark, Hive/Presto).Streaming: (Kafka, Spark, Flink).Orquestração: (Ariflow).Persistência e Armazenamento de Dados (HDFS, Druid).
1. Apresentação do curso. Introdução à IHC. Interfaces e interação. O Homem, a tecnologia, o diálogo. Usabilidade, experiência do usuário (UX). Design centrado no usuário. Jornada do usuário.2. Fatores Humanos. Aspectos dos sentidos e da cognição. Impacto da percepção e cores no entendimento de dados.3. Aspectos hedônicos da interação. Emoções. Design afetivo. Avaliação da emoção.4. Visualização de informações. Princípios de design. Gestalt.5. Visualização de informações. Técnicas e ferramentas. Patterns. Avaliação da visualização.6. Métodos de pesquisa de usuário: metas e perfis. Personas. Identificação de personas por mineração de dados.7. Apresentação de seminários.
Modelo Entidade-Relacionamento, Modelo Relacional, Modelo Multidimensional, Aspectos de SQL, uso de um SGBDR.
Privacidade.Ética e Big Data.Direito a privacidade na era Digital.questões legais.órgãos reguladores e atores.Monitoramento na Web e tecnologias para proteção de privacidade nas diversas camadas da rede.Questões éticas de privacidade e práticas atuais.IA Responsável.
Hands-on: captura de dados.Modelagem e implementação de repositório de dados.Tratamento dos dados.Aplicação de técnicas de algoritmos preditivos e de ML para montagem de modelos analíticos.Criação de dashboards.
HDFS.Banco de dados. NoSQL orientado a documentos.Chave-valor.Família de colunas.Orientado a grafos.
Princípios e técnicas de segurança. Chaves simétricas e assimétricas. Acesso e autenticação com chave pública. Servidores de chaves. Kerberos versão 5 e sua implementação em cluster. Firewalls. Uso de IpTables. Configuração do IpTables para ambiente Hadoop. Sistema LDAP para autenticação e autorização em cluster. O sistema Sentry e seu uso em sistemas de arquivos.


Processo Seletivo

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.

2. Seleção:
A seleção será feita com base nas informações fornecidas pelo interessado na “Ficha de Inscrição”.
Caso o interessado seja aprovado, receberá e-mail do Centro de Apoio ao Aluno, com instruções para efetivar sua matrícula.
Lembrando que, a participação no processo seletivo só será possível com a confirmação do pagamento da taxa de inscrição.

Datas de inscrição e matrícula:
Inscrições: até 21/01/2025.
Entrevista: não há.
Resultado: por e-mail ou telefone.
Matrículas: até 31/01/2025.
Início das Aulas: 18/02/2025.

Matrícula no curso
Para matricular-se neste curso o interessado deve ter sido aprovado no respectivo processo seletivo, enviar a documentação regularmente exigida, através do link que será disponibilizado no ato da convocação da matrícula e efetuar a pagamento da primeira parcela:

Documentação exigida:

a) Cédula de identidade- RG;
b) Cadastro de pessoa física(CPF);
c) Diploma de conclusão de curso superior;
d) Comprovante de residência;
e) Foto 3X4 recente e
f) 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 da documentação exigida e do pagamento da primeira parcela.


Investimento

O investimento deste curso:

22 (vinte e duas) parcelas mensais e consecutivas de R$ 1.199,00*

Vantagens possíveis no ato da matrícula:

a) Pagamento à vista tem 5% de desconto;
b) Desconto de 10% para ex-alunos da Escola Politécnica e respectivos parentes;
c) Descontos de parcerias com empresas. Verifique com o RH de sua entidade;
d) Desconto de 20% (vinte por cento) para aluno, e candidato por ele indicado, que efetuem matrícula na mesma turma do curso, nas condições da “Promoção 20%“;
e) Negociação especial para grupos da mesma empresa, ou coligadas.

Para maiores informações, por favor, entrar em contato com a nossa Central de Apoio ao Aluno:
Atendimento online:  de segunda-feira à sexta-feira, das 08h30 às 20h00.
E-mail: atendimento@pecepoli.com.br.

* valor reajustado anualmente pelo IPC (FIPE), acumulado 12 meses. 


Na era digital, os dados são o ativo mais valioso das organizações. Se você tem paixão por desvendar os segredos por trás dos números e deseja liderar a revolução dos dados, então esta é a jornada certa para você. A Especialização em Engenharia de Dados e Big Data foi cuidadosamente projetada para te capacitar a se destacar em um mercado onde a demanda por profissionais qualificados está em constante crescimento.

Aqui estão 4 bons motivos para você fazer parte:

Qualquer um deles já é uma excelente justificativa para você se juntar a nós!

Prestígio

Participe de um grupo seleto e de elite - um aluno USP é reconhecido em todo o mundo!

Conexões 

Encontre e se conecte com pessoas qualificadas de variadas formações e experiências de vida!

Conhecimento

Tenha acesso a matérias e conteúdos com o que há de mais moderno e atualizado na área - no mundo!

Exclusividade

Faça parte de uma turma reduzida de alunos, o que confere alta performance ao seu curso!

O que você irá aprender?

Veja o que pensamos ao montar este programa

Este curso abrange uma ampla gama de tópicos essenciais, desde conceitos fundamentais até as mais avançadas tecnologias em Engenharia de Dados e Big Data. Você vai adquirir habilidades em governança de dados, captura e ingestão de dados, modelagem, banco de dados relacionais e NoSQL, fluxos de dados, processamento em plataformas Big Data, analytics, e arquitetura de dados. Além disso, você aprenderá a construir relatórios e dashboards que apoiarão a tomada de decisões estratégicas.


Como este curso ajudará na sua evolução profissional?

Este curso não é apenas uma oportunidade de aprendizado, mas sim uma porta para o sucesso profissional. Ao concluir nossa Especialização em Engenharia de Dados e Big Data, você se tornará um especialista na arte de transformar informações em conhecimento estratégico. As habilidades que você desenvolverá abrirão portas para uma carreira emocionante, onde você poderá liderar a transformação digital em sua organização e impactar positivamente o futuro dos negócios.

Para quem é esta Especialização?

Nossos alunos são indivíduos ambiciosos, apaixonados por tecnologia e ansiosos para transformar dados em insights valiosos. Eles são profissionais com formação superior em Administração de Dados e Tecnologia da Informação, incluindo gerentes, especialistas e técnicos. Se você se encaixa nesse perfil e busca uma carreira empolgante na Engenharia de Dados e Big Data, você está no lugar certo.

O que você vai encontrar:

Veja se isto te interessa:

Você está buscando maneiras de se destacar no mercado, dominando o poder dos dados para impulsionar decisões estratégicas e inovar em sua área de atuação? Se a resposta é sim, este curso de Engenharia de Dados & Big Data oferece exatamente o que você precisa para transformar sua carreira e colocá-lo à frente das tendências tecnológicas atuais.

Além de tudo, este curso é certificado pela USP, instituição credenciada ao MEC e reconhecida no mundo inteiro! Por isso, muita gente sonha com um diploma USP!

E mais: você já pensou nas vantagens de escrever uma monografia?

A monografia vai além de um requisito para a conclusão de nosso curso. Ela oferece uma oportunidade única de aprofundar seus conhecimentos, desenvolver habilidades valiosas e contribuir para o seu campo de estudo. Perceba os ganhos:

Dominar a pesquisa e a comunicação:

Construa argumentos sólidos e embasados.
Aprimore sua escrita clara e concisa.
Analise dados de diversas fontes com expertise.
Apresente suas ideias com maestria.

Consolidar seu aprendizado e visão:

Organize e sistematize seus conhecimentos.
Reflita criticamente e construa uma compreensão profunda do tema.
Transmita sua visão e contribua para o conhecimento.

Desfrutar de um acompanhamento individualizado:

Receba orientação personalizada de um consultor experiente.
Tire suas dúvidas e aprimore seu trabalho com feedback construtivo.
Conte com um mentor para alcançar seus objetivos e maximizar o aprendizado.

Desenvolver a arte de criar planos de negócios:

Aprenda a estruturar e desenvolver um plano completo e viável.
Defina seus objetivos, identifique seu público-alvo e projete resultados.
Transforme sua pesquisa em um negócio lucrativo.

Gostou? Pois saiba que você pode começar a fazer parte da nossa comunidade ainda hoje...

Não espere! A vida mostra que o momento perfeito não existe! E, repare: enquanto algumas pessoas dormem, outras estão em pleno movimento!

Você irá receber todas as informações do curso no seu email!

(Lembre-se de que nossas turmas são pequenas - garanta sua pré-inscrição o quanto antes!)


PECE Programa de Educação Continuada | Escola Politécnica da USP | Fone: (11) 2998-0000

Desenvolvido com Carinho Por Animale Marketing Digital

Especialização Engenharia de Dados e Big Data - EAD / Síncrono

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Processamos seus dados pessoais conforme declarado em nossa Política de Privacidade. Você pode retirar seu consentimento a qualquer momento clicando no link de cancelamento na parte inferior de qualquer um de nossos e-mails.

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