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.
Próxima turma
28/07/2025
Dias da semana
Segunda e Quarta
Horário das aulas
20h00 às 22h00
Disciplinas e Competências do curso
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- Duração: 11 meses
Sobre a Pós
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
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.
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.
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.
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).
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.
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.
Referência em Tecnologia
Referência em Tecnologia
+30 000
Alunos Formados
30 ANOS
de História
+35
Graduações e Pós
Você só encontra no Infnet
TODAS AS AULAS AO VIVO
As aulas do curso de pós Engenharia de Dados são ao vivo, mas ficam gravadas para você assistir conforme sua disponibilidade.
Professores de mercado
Os professores da Faculdade Infnet atuam em empresas como: Microsoft, Globo, Itaú, Vivo, Accenture e mais.
TECNOLOGIAS DE ALTA DEMANDA
Pós Engenharia de Dados com Hadoop/Spark, Cassandra, MongoDB, Kafka e Google BigQuery, bem como programação em linguagem Python.
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
CURSO ÚNICO
Conjunto único de temas para formar um profissional com rara qualificação que conjuga competências de Engenharia de Dados e análise de dados.
OPORTUNIDADE DIFERENCIADA
Primeira pós-graduação de Engenharia de Dados focada em Big Data, em evolução desde 2014.
Bônus
Programa de Aperfeiçoamento
No Infnet, além das disciplinas regulares da sua pós-graduação, você também tem direito a eletivas de outras áreas sem custo adicional. Assim, você pode desenvolver competências complementares à sua formação, altamente valorizadas pelo mercado.
Há 30 anos formando profissionais de Tecnologia
O Infnet se destaca como uma instituição de ensino superior com três décadas de tradição no ensino de tecnologia. Desde sua fundação em 1994, a Faculdade tem sido influente nesse campo, desenvolvendo continuamente os principais profissionais da área e conquistando reconhecimento na indústria.
Professores de mercado
Nosso corpo docente é formado por professores de mercado, que combinam experiência profissional na área, certificações, experiência de ensino e titulação acadêmica.
Parcerias educacionais
O Infnet tem parceria institucional com diferentes fornecedores de tecnologia e organizações, o que favorece a oferta de cursos atualizados e alinhados com o mercado de trabalho.
Acesso à recursos exclusivos
Temos grande experiência em pós-graduações do campo da tecnologia, proporcionando aos alunos processos, métodos e materiais acesso a materiais como vídeos, livros e guias de estudos das principais editoras de tecnologia do mundo, tais como: Apress, Packt Publishing, Pearson, O’Reily, Sams, Cisco Press, McGraw-Hill, Sybex, entre outras.
*Esses são alguns exemplos de parcerias do Infnet, não necessariamente esta pós-graduação em questão possui essas parcerias. Para saber mais, consulte a nossa equipe de consultores através do atendimento inteligente ao fim da página.
Um time de professores experts
O time de professores da Pós-Graduação Big Data, naturalmente, pode ser alterado ao longo do tempo.
Como o aluno aprende?
Através destas 6 formas complementares descritas abaixo, juntas a nossa solução integrada de Moodle, Zoom, Comunidade online, Biblioteca online e GSuite, o aluno tem os mesmos benefícios, laboratórios, networking e aprendizado de uma pós presencial, mas sem sair de casa.
Ao vivo e flexível
Você assiste e participa das aulas, podendo tirar dúvidas e trocar experiências com professores e colegas.
Caso precise faltar ou queira rever conteúdos, você também tem a possibilidade de assistir as aulas gravadas quantas vezes quiser.
Conteúdos premium
Nossos alunos têm acesso a vídeos, livros e guias de estudos premium das principais editoras de tecnologia do mundo, tais como: Apress, Packt Publishing, Pearson, O’Reily, Sams, Cisco Press, McGraw-Hill, Sybex, entre outras.
Projetos práticos
Durante todas as disciplinas o aluno coloca em prática o que aprende através do desenvolvimento de projetos reais baseados nos desafios das empresas.
A avaliação é feita de forma igual ao mercado, considerando as habilidades desenvolvidas pelo aluno.
Tempo de aprendizado
Disciplinas com duração pensada para o profissional conciliar suas obrigações diárias e conseguir estudar propriamente cada tema.
O tempo de formação das pós permite que o aluno aprenda novos softwares e ferramentas de trabalho de forma adequada.
Comunidade Infnet
Nossos alunos também constroem seu networking através de nossa comunidade online, onde podem se comunicar e interagir com outros alunos e professores.
A comunidade online permite o compartilhamento de materiais e oportunidades a respeito de cada área.
Ciclo de Atividades
Oferecemos atividades complementares, como webinars e eventos online com especialistas da área.
Durante as atividades, tratamos de diversos assuntos relevantes para a empregabilidade do profissional.
DEPOIMENTO de alunos do curso Big data
Data Solution Architect at Microsoft
Investigative DBA and Data Engineer
Engenheiro de Dados na Indra
Cientista de dados sênior da Microsoft, em Seattle
Dúvidas frequentes
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.
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.
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.
Sim, o certificado do curso de pós-graduação na modalidade Live é o mesmo de uma pós-graduação presencial.
Sim, o certificado do curso de pós-graduação na modalidade EAD é o mesmo de uma pós-graduação presencial.
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.
