Pós-Graduação
MIT em Engenharia de Dados: Big Data

SPARK, KAFKA, HADOOP, NOSQL, BIG DATA ANALYTICS, MONGODB, GOOGLE BIGQUERY, CASSANDRA, MAP-REDUCE

Projete infraestruturas sofisticadas e atue como um integrador de bases heterogêneas, dominando competências e tecnologias como MongoDB, Hadoop, Kafka, Spark, Python, Google BigQuery e mais.

Ao fim deste curso de Pós Engenharia de Dados, você será um Engenheiro de Dados com conhecimentos de análise e ciência de dados, sendo capacitado a gerenciar e configurar ambientes hospedeiros de bases Big Data.

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CURSO BASEADO EM PROJETOS

AULAS COM LABS VIRTUAIS

HORÁRIO
DAS AULAS

20h00 às 22h00

PRÓXIMA
TURMA

29/07/2024

DIAS DA
SEMANA

Seg e Qua

DURAÇÃO
DA PÓS

11 meses

Disciplinas e Competências do curso

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

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

Perguntas frequentes

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.

Para quem é 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.

O que significa MIT e qual a diferença em relação ao MBA?

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 internet wifi 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 e enviar pelo Moodle, 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 G Suite do Google e acesso a todas as VMs (Virtual Machines) necessárias para seu aprendizado, assim como instruções para baixá-las e utilizá-las.

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.

Carreiras

Esta pós Engenharia de Dados forma para as carreiras:
→ Engenheiro de dados com conhecimentos de análise e ciência de dados.
→ Data Engineer

Os 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.

Temas Abordados na pós Engenharia de Dados

Arquitetura de soluções na área de engenharia de dados
Pipeline do Big Data e ferramentas envolvidas
Hadoop
Map-reduce
Python
Dashboards
Bancos de dados multimodelos
JSON

MongoDB
Cassandra
Particionamento de dados (sharding)
Replicação de dados
Machine learning
Análise com algorítmos preditivos como Random Forest, KNN,Redes Neurais, dentre outros
Dados distribuídos
Storytelling com dados

Curso Único

Flexível

As aulas do curso EAD são ao vivo mas ficam gravadas para você assistir conforme sua disponibilidade.

Professores de mercado

Os professores da Faculdade Infnet atuam em empresas como: Petrobras, Stone, Microsoft, BNDES e Globo.

Faculdade Focada

Curso ministrado por uma faculdade totalmente dedicada à formação para a área de tecnologia aplicada aos negócios e gestão

OPORTUNIDADE DIFERENCIADA

Primeira pós-graduação em Engenharia de Dados focada em Big Data, em evolução desde 2014.

TECNOLOGIAS DE ALTA DEMANDA

Curso de Engenharia de Dados: Big Data com Hadoop/Spark, Cassandra, MongoDB, Kafka e Google BigQuery, bem como programação em linguagem Python.

CURSO ÚNICO

Conjunto único de temas para formar um profissional com rara qualificação que conjuga competências de Engenharia de Dados e análise de dados.

NETWORKING

Oportunidade de interação com profissionais de Big Data de alto nível, incluindo egressos do curso que hoje trabalham na área de engenharia de dados ao redor do mundo.

Biblioteca Virtual

Acesso a biblioteca online com mais de 35 mil livros, vídeos e tutoriais de editoras como: Apress, Packt Publishing, Pearson, O'Reilly (Safari), Sams, Cisco Press, McGraw-Hill, Sybex

Faculdade Focada

Curso de pós Engenharia de Dados ministrado por uma faculdade totalmente dedicada à formação para a área de tecnologia aplicada aos negócios e gestão.

Professores de mercado

Os professores da Faculdade Infnet atuam em empresas como: Petrobras, Stone, Microsoft, BNDES e Globo.

FLEXÍVEL

As aulas do curso de pós Engenharia de Dados são ao vivo, mas ficam gravadas para você assistir conforme sua disponibilidade.

OPORTUNIDADE DIFERENCIADA

Primeira pós-graduação Engenharia de Dados focada em Big Data, em evolução desde 2014.

TECNOLOGIAS DE ALTA DEMANDA

Pós Engenharia de Dados com Hadoop/Spark, Cassandra, MongoDB, Kafka e Google BigQuery, bem como programação em linguagem Python.

CURSO ÚNICO

Conjunto único de temas para formar um profissional com rara qualificação que conjuga competências de Engenharia de Dados e análise de dados.

NETWORKING

Oportunidade de interação com profissionais de Big Data de alto nível, incluindo egressos do curso que hoje trabalham na área de engenharia de dados ao redor do mundo.

Biblioteca Virtual

Acesso a biblioteca online com mais de 35 mil livros, vídeos e tutoriais de editoras como: Apress, Packt Publishing, Pearson, O'Reilly (Safari), Sams, Cisco Press, McGraw-Hill, Sybex

Um time de professores experts

Carlos Eduardo Gertners

Carlos Eduardo é professor e administrador de Database, tendo mais de 25 anos de experiência na área. Já trabalhou com DBA e BI em grandes empresas como Claro, Vivo, Sul America e Rede D’Or, onde trabalha atualmente. Tem como suas especialidades MongoDB, Oracle, SQL Server, DB2 and Data. Além disso, possui mais de 13 anos de docência na área.

André Ormastroni

Atua na área de TI há 25 anos, com experiência na entrega de soluções em diferentes setores do governo e empresas privadas. Atualmente é analista de dados na Petrobrás, onde desenvolve estudos de inteligência relacionados ao combate à fraude e corrupção, envolvendo tecnologias de mineração de texto, data analytics e grafos de conhecimento. Mestre em Engenharia de Sistemas e Computação pela COPPE/UFRJ.

Cassius Figueiredo

Professor Cassius Figueiredo é um renomado educador com vasta experiência no ensino superior e atuação nas indústrias de pagamentos e finanças. Com especialização na área de Engenharia de Dados: Big Data, suas paixões acadêmicas concentram-se nas aplicações de Aprendizado de Máquina voltadas para a detecção de fraudes, elaboração de estratégias para negociações eletrônicas, identificação de regimes de mercado e resolução de desafios empresariais, como a detecção de churn.

Leandro Maia

Prof. Leandro Maia possui sólida experiência na gestão de dados, adquirida como Assistant Researcher na BPG e administrador de dados na Epimed Solutions, além de especialista em Business Intelligence no Instituto D’Or de Pesquisa e Ensino. Em sua trajetória profissional, também atutou como analista de dados no Hospital Casa De Portugal, onde se destacou na implementação de indicadores de gestão usando Power BI, integração de bancos de dados e desenvolvimento de relatórios interativos. Leandro é mestre em Ciências da Computação, com ênfase em Ciência da Computação.

Leonardo Glória

Leonardo Glória é um renomado arquiteto de soluções e consultor, certificado pela Amazon e especializado em Machine Learning. Sua paixão pelo ensino o levou a atuar co-professor de disciplinas em Java, orientação a objetos, arquitetura de software e big data, sempre com uma abordagem prática.

O time de professores do curso de pós-graduação Engenharia de Dados, naturalmente, pode ser alterado ao longo do tempo.

Curso Flexível

Você assiste às aulas EAD, estuda e faz os trabalhos no horário que puder. Assistir ao vivo é o ideal, mas é você quem decide. Nesta pós Engenharia de Dados, você faz seu horário!

Alunos do curso Big data

"Foi uma experiência incrível de conhecimento e principalmente de networking. Ainda acompanho de longe as classes existentes e vejo que o programa está em constante evolução. Mesmo já trabalhando na área foi de extrema relevância aprender novas tecnologias relacionadas ao tema."

"Iniciei a minha carreira há 30 anos como desenvolvedor. Big data me interessava, mas não conseguia entender como funcionava. Apesar de ter lido muitos artigos, me faltava uma base, e por isso procurei uma especialização. A pós me caiu como uma luva, pois cobria as tecnologias que mais me interessavam e foi muito recomendado pelo meu networking. Já no primeiro semestre mergulhei em Python e Machine Learning, que no mesmo ano me renderam a transferência para o grupo de Analytics e transformação digital da minha empresa, onde continuo até hoje. Desde então já atuei em projetos de reconhecimento de imagens e texto até modelos analíticos e dashboards em nuvem. Estou muito feliz com a escolha que fiz."

"Após quase uma década trabalhando na área de integração de sistemas decidi entrar no mundo Big Data e iniciei meus estudos no Infnet. Foi a melhor decisão que tomei, pois já na primeira metade do curso, graças ao conteúdo passado, corpo docente e networking, consegui migrar para área de Engenharia de Dados na empresa onde trabalhava. Hoje, trabalho como Engenheiro de Dados Sênior em uma multinacional, só foi possível graças ao altíssimo nível da pós-graduação."

"Estudei na primeira turma da Pós-Graduação MIT em Big Data. O Infnet foi precursor nessa área bem na época em que eu estava buscando educação formal sobre o tema. Foram dois anos de muito estudo e aprendizado teórico e prático que me ajudam no dia a dia da profissão. Tivemos contato com as mais modernas tecnologias de Big Data e com desafios práticos que nos levaram a um nível muito acima do mercado. Também é oportuno destacar a importância da rede de contatos. Impressiona a quantidade de oportunidades compartilhadas entre nós, alunos."

Perguntas frequentes

POR QUE ESTUDAR NO INFNET?

Somos referência no ensino de tecnologia.

O Infnet foi fundado em 1994, para o ensino de excelência voltado às necessidades do mercado. Nossa proposta é ensinar tecnologia aplicada ao contexto de negócios, isto é, como uma ferramenta para o desenvolvimento das organizações.

QUAIS SÃO AS NOTAS DO MEC PARA OS CURSOS DE PÓS LIVE DO INFNET?

No caso das pós-graduações lato sensu, como 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 lhes garante 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?

A qualidade do nosso curso EAD foi reconhecida pelo MEC, que conferiu conceito máximo (5) para a modalidade EAD da instituição e para todas as graduações reconhecidas.

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 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?

Você terá as mesmas oportunidades de aprendizado que em um curso de pós-graduação presencial, com aulas ao vivo, colegas de classe, trabalhos e indicação de conteúdos adicionais para estudar.

Para nós, um curso de pós-graduação não pode ser videoaula gravada anos atrás para autoestudo, por isso nossas aulas são ao vivo. É uma pós-graduação de verdade, com aulas de verdade.

O CERTIFICADO DA PÓS LIVE É O MESMO DE UMA PÓS PRESENCIAL?

Sim, o certificado do curso de pós-graduação na modalidade Live é o mesmo de uma pós-graduação presencial.