Próxima turma
27/07/2026
Pós atualizada para 2026
Pós-Graduação
MIT em Engenharia de Dados: Big Data
Torne-se o Engenheiro de Dados capaz de projetar e operar plataformas de Big Data escaláveis, distribuídas e integradas com Inteligência Artificial.
Neste MBA em Engenharia de Dados: Big Data e IA, você aprende a construir pipelines distribuídos com Big Data, Lakehouse, cloud e processamento em tempo real, utilizando as mesmas práticas adotadas por empresas data-driven em ambientes de missão crítica.
Do SQL avançado ao streaming com Kafka e integração com IA e MLOps, você desenvolve pipelines completos com performance, governança e confiabilidade — preparados para analytics avançado e sistemas inteligentes em produção.
Neste MBA em Engenharia de Dados: Big Data e IA, você aprende a construir pipelines distribuídos com Big Data, Lakehouse, cloud e processamento em tempo real, utilizando as mesmas práticas adotadas por empresas data-driven em ambientes de missão crítica.
Do SQL avançado ao streaming com Kafka e integração com IA e MLOps, você desenvolve pipelines completos com performance, governança e confiabilidade — preparados para analytics avançado e sistemas inteligentes em produção.
Disciplinas e competências
Infraestrutura MongoDB
- Planejar uma infraestrutura MongoDB para carregamento de uma grande base de dados pública
- Carregar de uma grande base de dados pública para uma infraestrutura MongoDB
- Implementar rotinas de ETL em uma base MongoDB carregada
- Replicar bases em uma infraestrutura MongoDB
Complementares
- Implementar operações básicas de manutenção em uma infraestrutura MongoDB
- Implementar operações de administração para uma infraestrutura MongoDB
Infraestrutura Cassandra
- Planejar uma infraestrutura Cassandra para carregament de uma grande base de dados pública
- Carregar de uma grande base de dados pública para uma infraestrutura Cassandra
- Implementar rotinas de ETL em uma base Cassandra carregada
- Criar visualizações de dados, representativas da base de dados, a partir de uma infraestrutura Cassandra
Complementares
- Implementar operações básicas de manutenção em uma infraestrutura Cassandra
- Implementar operações de administração para uma infraestrutura Cassandra
Infraestrutura Hadoop
- Planejar uma infraestrutura Hadoop para carregamento de uma grande base de dados pública
- Carregar de uma grande base de dados pública para uma infraestrutura Hadoop
- Implementar rotinas de ETL em uma base Hadoop carregada
- Analisar dados em uma infraestrutura Hadoop
Complementares
- Implementar operações básicas de manutenção em uma infraestrutura Hadoop
- Implementar operações de administração para uma infraestrutura Hadoop
Análise de dados com Spark
- Planejar uma infraestrutura Spark para carregamento de uma grande base de dados pública
- Carregar de uma grande base de dados pública para uma infraestrutura Spark
- Análisar dados em uma infraestrutura Spark.
- Criar visualizações de dados, representativas da base de dados, a partir de uma infraestrutura Spark
Complementares
- Implementar operações básicas de manutenção em uma infraestrutura Spark
- Implementar operações de administração para uma infraestrutura Spark
- Aplicar modelagem de dados em uma infraestrutura Spark
- Implementar operações básicas de manutenção em uma infraestrutura Kafka
Infraestrutura Kafka
- Planejar uma infraestrutura Kafka para armazenamento de dados relacionados a eventos.
- Carregar um fluxo de dados relacionado a eventos para uma infraestrutura Kafka
- Implementar rotinas de validação periódica de dados relacionados a eventos na infraestrutura Kafka criada.
- Criar visualizações de dados, para acompanhamento de eventos, a partir de uma infraestrutura Kafka
Complementares
- Implementar operações de administração para uma infraestrutura Kafka
Infraestrutura Google BigQuery
- Planejar uma infraestrutura Google BigQuery para armazenamento de informações geradas a partir do fluxo de dados em tempo real
- Armazenar informações periódicas do fluxo em tempo real na infraestrutura Google BigQuery
- Analisar dados em uma infraestrutura Google BigQuery
- Criar visualizações de dados, representativas da base de dados, a partir de uma infraestrutura Google BigQuery
Complementares
- Aplicar modelagem de dados em uma infraestrutura Google BigQuery
- Otimizar a consulta de dados em uma infraestrutura Google BigQuery
Fundamentos de Machine Learning e Modelos Não-supervisionados
- Carregar, transformar e preparar bases de dados usando linguagem Python
- Executar Análise Exploratória de Dados e processos de Feature Engineering
- Implementar modelos não-supervisionados de clusterização em conjuntos de dados
- Implementar modelos não-supervisionados de associações em conjuntos de dados
Complementares
- Desenvolver aplicações de Machine Learning estruturadas
- Criar visualizações de dados para dar apoio à análise exploratória de dados
Modelos Supervisionados
- Implementar modelos supervisionados de regressão linear em conjuntos de dados
- Implementar modelos supervisionados de regressão logística em conjuntos de dados
- Implementar modelos supervisionados de classificação baseados em árvores de decisão em conjuntos de dados
- Implementar modelos supervisionados de classificação baseados em SVMs em conjuntos de dados
Complementares
- Aplicar e interpretar métricas em projetos de Machine Learning
- Aplicar técnicas de ajustes de modelos em projetos de Machine Learning
Sobre a pós
É RECONHECIDA PELO MEC?
No caso das pós-graduações lato sensu, como cursos e especializações tradicionais ou MBAs, conforme disposto na página do próprio Ministério da Educação, elas não precisam ser reconhecidas pelo MEC.
O que é necessário é que as instituições de ensino que ofereçam esses cursos de pós-graduação lato sensu sejam credenciadas pelo MEC.
Consulte aqui o cadastro da instituição no Sistema e-MEC
COMO VOU APRENDER?
Neste curso de pós Engenharia de Dados, você terá uma verdadeira experiência de sala de aula, participando por áudio e vídeo, tirando dúvidas com os professores e construindo seu networking.
São 64 aulas interativas ao vivo e sete dias por semana de aprendizado na comunidade online.
Você tem o apoio de professores dedicados ao longo da pós Engenharia de Dados, que são experts no assunto, e aprende junto com uma turma EAD de profissionais de todo o Brasil.
QUEM DEVE FAZER ESTE CURSO?
Esta pós Engenharia de Dados é para:
Graduados na área de TI e deseja assumir posições profissionais na gestão de soluções em engenharia de dados.
Profissionais envolvidos com a inteligência do negócio em Big Data e Engenharia de Dados, com vivência em tecnologia, e que desejam se aprofundar no uso de grandes volumes de dados como apoio à tomada de decisões.
PREPARA PARA QUAIS CARREIRAS?
Esta pós Engenharia de Dados forma para as carreiras:
→ Engenheiro de dados com conhecimentos de análise e ciência de dados.
→ Data EngineerOs egressos do curso de pós-graduação Engenharia de Dados são preparados para atuar como integradores de bases heterogêneas, assim como capacitados para gerenciar e configurar ambientes hospedeiros de bases Big Data.
O QUE SIGNIFICA MIT?
MIT significa “Master in Information Technology”. É o equivalente à sigla MBA, mas para a área de tecnologia. MBAs são cursos com aspectos de gestão de negócios (“B” de Business).
QUAL INFRA PRECISO TER?
Para assistir às aulas deste curso de pós Engenharia de Dados, basta um celular com câmera e boa conexão de internet Wi-Fi ou 4G, mas será bem mais produtivo se você usar um desktop ou notebook com câmera e um confortável fone de ouvidos, que é a configuração recomendada.
Para fazer os trabalhos da pós-graduação Engenharia de Dados, você deve usar um computador com configuração mínima Core i5, 8GB de RAM (recomendável 16GB) e internet de boa qualidade.
Ao tornar-se aluno do curso de pós Engenharia de Dados, você terá direito a uma conta no Google Workspace e acesso a todas as VMs (Virtual Machines) necessárias para seu aprendizado, assim como instruções para baixá-las e utilizá-las.
SOBRE O COORDENADOR
CARLOS GERTNERS
Carlos é coordenador da pós Engenharia de Dados. Administrador de banco de dados MongoDB da Rede D’Or, tem trabalhado nos últimos anos com foco em BI, Big Data e IA.
Atua em TI há 29 anos, com experiência em administração de redes, Linux/UNIX, Administração Oracle, SQL Server e DB2. Pós-graduado em docência do ensino superior e MBA em gestão de projetos.
DEPOIMENTO de alunos do curso Big data
Como o aluno aprende?
Dúvidas frequentes
POR QUE ESTUDAR NO INFNET?
A Faculdade Infnet é referência em tecnologia.
Nossa trajetória de pioneirismo no ensino das tecnologias da Internet no Brasil marca um diferencial que nenhuma outra instituição de ensino de TI do mercado brasileiro possui: décadas de experiência acumuladas em educação na área específica de tecnologia, refletidas na formação de gerações de profissionais de destaque que colocamos no mercado desde 1994.
QUAIS SÃO AS NOTAS DO MEC PARA OS CURSOS DE PÓS LIVE DO INFNET?
No caso das pós-graduações lato sensu, como cursos e especializações tradicionais ou MBAs, conforme disposto na página do próprio Ministério da Educação, elas não precisam ser reconhecidas pelo MEC:
“Observados esses critérios, os cursos de especialização em nível de pós-graduação independem de autorização, reconhecimento e renovação do reconhecimento (o que garante o curso manter as características de flexibilidade, dinamicidade e agilidade), desde que oferecidos por instituições credenciadas”.
O que é necessário é que as instituições de ensino que ofereçam esses cursos de pós-graduação lato sensu sejam credenciadas pelo MEC.
QUAL É A NOTA DO MEC DADA AO INFNET PARA O CREDENCIAMENTO DO NOSSO MODELO DE ENSINO A DISTÂNCIA?
Nossa qualidade foi reconhecida pelo MEC, que conferiu conceito máximo (5) para a modalidade EAD da instituição.
Portaria 529 de 14/06/2013. Essas informações são públicas, o candidato pode ir lá sozinho e pesquisar no site: emec.mec.gov.br/
Este nível de qualidade só é possível pela metodologia do curso que combina aulas ao vivo e o aprendizado através do desenvolvimento de projetos com desafios reais da profissão. Além disso, a metodologia do curso de avaliação por competências aproxima os alunos do mercado de trabalho.
QUAL É O PRINCIPAL DIFERENCIAL DOS CURSOS DE PÓS-GRADUAÇÃO LIVE DO INFNET?
Sim, o certificado do curso de pós-graduação na modalidade Live é o mesmo de uma pós-graduação presencial.
O CERTIFICADO DA PÓS LIVE É O MESMO DE UMA PÓS PRESENCIAL?
Sim, o certificado do curso de pós-graduação na modalidade EAD é o mesmo de uma pós-graduação presencial.
Como o Programa de Aperfeiçoamento e Inovação funciona?
Ao se matricular no Infnet, você ganha um bônus: as eletivas de aperfeiçoamento. São disciplinas voltadas para o desenvolvimento de habilidades técnicas, comportamentais e inovadoras em diversos temas, da neurociência e design thinking a IA e blockchain. Todo ano são oferecidas de 8 a 15 eletivas, atualizadas a cada edição.
As aulas são realizadas ao vivo e podem incluir atividades práticas, discussões ou trabalhos, a critério do professor. Qualquer aluno de pós-graduação pode fazer até duas eletivas de aperfeiçoamento por ano, sem custo adicional.
Informações e valores
A Faculdade Infnet valoriza o seu tempo! Por isso, disponibilizamos a Íris, nosso atendimento inteligente, para que você possa obter informações sobre o curso de seu interesse a qualquer hora do dia. Se preferir falar com um de nossos consultores ao vivo, fique tranquilo! Ao finalizar esse atendimento, estaremos prontos para te ajudar sem demora, durante o horário comercial.
