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Pós-graduação em Big Data (Ciência de Dados) - A Distância

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    Big Data (Ciência de Dados).

    Carga Horária: 360 horas

    Duração: 8 meses

    Área: Tecnologia da Informação

    Público-alvo:

    O curso está voltado para profissionais que tenham interesse em entender como funciona o Big Data, suas técnicas e processos. Estes profissionais podem ser graduados em Sistemas de Informação, Ciência da Computação, Engenharia da Computação, Análise de Dados, Análise de Negócio, DBA (administração de banco de dados), Estatística; Matemática, Marketing, Ciência de Dados, Business Intelligence ou áreas afins.

    Também é voltado a profissionais que atuam como consultores, gerentes, diretores, líderes/gestores de TI e interessados em tecnologias para análise de bases de dados de qualquer tamanho e de múltiplos formatos para apoio a tomada de decisão. Além disso, o curso pode ser de interesse de graduados em outras áreas, como Administração de Empresas, Contabilidade, Gestão Pública e Economia.

    Objetivo:

    • Aprender como realizar extração, armazenamento, modelagem e processamento de dados disponíveis na Web e em grandes repositórios;
    • Atender demanda por mão de obra qualificada em Big Data, capaz de planejar e executar soluções em Big Data para a tomada de decisões, gerando insights de negócios com base nos diversos sensores e dados disponíveis;
    • Considerar os fundamentos de Big Data refletindo sobre o contexto sócio-histórico-econômico-cultural que os consolidaram, relacionando-os às novas necessidades educacionais;
    • Descobrir conhecimento em grandes volumes de dados;
    • Exercitar normas científicas na elaboração de trabalhos acadêmicos tais como: projeto de pesquisa, artigo acadêmico, monografia, entre outros;
    • Favorecer a formação crítica e criativa do aluno pós-graduando, destacando seu papel profissional como de Big Data;
    • Formar egresso com sólida percepção e domínio do contexto de uma empresa produtora de sistemas analíticos integrados com a análise de sentimentos dos usuários de redes sociais, dados não estruturados e afins;
    • Oferecer oportunidades aos profissionais de aprimorar seus conhecimentos em Big Data.

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