MBA em Engenharia de Dados
Sigla: MB-ED
Tipo de Curso: Curso de Especialização, pós-graduação lato sensu / ‘MBA’
Carga Horária: 395 horas-aula
Coordenador: Prof. Edilberto Strauss, Ph.D.
Vice-coordenador: Manoel Villas Boas Júnior, M.Sc.
APRESENTAÇÃO
O MBA em Engenharia de Dados (MB-ED), é uma ação de capacitação de recursos humanos, associada a uma especialização da POLI-UFRJ, com o objetivo de formar profissionais com habilidades nas técnicas modernas de engenharia de dados com competências para utilizar frameworks disponíveis e resolver problemas práticos em empresas de tecnologia. Este objeto é de fundamental importância para que se possa formar recursos humanos qualificados e com experiência na resolução de problemas reais com foco no processo de transformação digital atualmente em curso.
OBJETIVO
O curso é baseado em conceitos e métodos sobre como coletar, compilar, analisar, interpretar, modelar, melhorar, e monitorar a análise de dados. Conceitos de modelagem de dados, diagnóstico preditivo, processos de negócios, técnicas de solução de problemas do negócio, e inteligência do negócio através dos dados serão apresentados.
Dentro deste contexto, o objetivo deste curso é fornecer o conhecimento sobre gestão e análise de grande quantidade de dados de modo a auxiliar na tomada de decisão durante todas as fases de processo, seja ele de negócios, industrial ou tecnológico visando formar profissionais com um perfil inovador e tecnicamente preparado para aplicar os conceitos, ferramentas e métodos de gerenciamento no seu campo de atuação.
PÚBLICO ALVO
O curso é adequado a executivos, profissionais da área de Tecnologia da Informação e, recém-graduados interessados em conhecer métodos, técnicas e ferramentas de inteligência e análise de negócios.
PROGRAMA (Módulos e Disciplinas)
Módulo I: Básico
- Fundamentos de Big Data
- Fundamentos Estatísticos
- Introdução a Computação Quântica
- Introdução a Banco de Dados
- Modelagem MAP Reduce
Módulo II: Intermediário
- Banco de Dados Autônomos
- Data Lake
- Data Warehouse e Computação em Nuvem
- Data Mining
- Bunisses Inteligence
- Aplicações ETL (Extração, Transformação e Carregamento)
Módulo III: Avançado
- Visão Computacional
- Machine Learn
- Deep Learn
- Hadoop e Spark
- Linguagem Scala
- Linguagem Python
- Análise de Dados com Dashboards de Negócio
Módulo IV: Fluente
- Metodologia de Pesquisa Científica
- Orientação de Projeto Final
Inscrições Abertas!
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