Pós-Graduação MIT em Engenharia de Dados: Big Data

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 desta Pós-Graduação, 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.

Aulas 100% Ao Vivo

Não são videoaulas prontas, gravadas. São aulas iguais às de uma pós-graduação presencial.

Turma de verdade

Você participa de uma turma de verdade, onde interage com alunos e professores e constrói seu networking

Baseado em projetos

Você demonstra as competências em projetos práticos que entrega ao final de cada disciplina, e não em provas.

Aulas com Labs Virtuais

Pós prática, ministrada usando Labs Virtuais para os alunos experimentarem as tecnologias e softwares da área.

HORÁRIO
DAS AULAS

20h00 às 21h30

PRÓXIMA
TURMA

17/10/2022

DIAS DA
SEMANA

Seg e Qua

DURAÇÃO
DA PÓS

11 meses

Profissional olhando uma tela com tecnologia Big Data.

Disciplinas e Competências

  • 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

  • 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

Perguntas frequentes

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, que são experts no assunto, e aprende junto com uma turma de profissionais de todo o Brasil.

É graduado na área de TI e deseja assumir posições profissionais na gestão de soluções em engenharia de dados.

Está envolvido com a inteligência do negócio, tem vivência em tecnologia, e deseja se aprofundar no uso de grandes volumes de dados como apoio à tomada de decisões.

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, 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 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, 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

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

Engenheiro de dados com conhecimentos de análise e ciência de dados.
Data Engineer

Os egressos do curso são preparados para atuar como integradores de bases heterogêneas, assim como capacitados para gerenciar e configurar ambientes hospedeiros de bases Big Data.

Temas Abordados

Curso Único

Flexível

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

Professores de mercado

Os professores do Instituto Infnet atuam em empresas como: Petrobras, Stone, Microssoft, BNDES e Globo.

Faculdade Focada

Ministrado por uma escola totalmente dedicada à formação para a área de tecnologia tecnologia aplicada aos negócios e gestão

OPORTUNIDADE DIFERENCIADA

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

TECNOLOGIAS DE ALTA DEMANDA

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 e análise de dados.

NETWORKING

Oportunidade de interação com profissionais de alto nível, incluindo egressos 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

Ministrado por uma escola totalmente dedicada à formação para a área de tecnologia tecnologia aplicada aos negócios e gestão

Professores de mercado

Os professores do Instituto Infnet atuam em empresas como: Petrobras, Stone, Microssoft, BNDES e Globo.

FLEXÍVEL

As aulas são ao vivo, mas ficam gravadas para você assistir conforme sua disponibilidade.

OPORTUNIDADE DIFERENCIADA

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

TECNOLOGIAS DE ALTA DEMANDA

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 e análise de dados.

NETWORKING

Oportunidade de interação com profissionais de alto nível, incluindo egressos 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

O time de professores, naturalmente, pode ser alterado ao longo do tempo.

Flexível

Você assiste às aulas, estuda e faz os trabalhos no horário que puder. Assistir ao vivo é o ideal, mas é você quem decide. Faça seu horário!

Distanciamento Social

Impulsiona Demanda

Laptop em cima da mesa com outros itens comuns no Home Office.

Uma intensa fase de transformação digital foi acentuada pelo distanciamento social, levando à digitalização de inúmeros processos corporativos.

A demanda global por profissionais da área de dados é imensa, e Engenheiros de Dados são altamente requisitados.

Depoimentos de Alunos

Perguntas frequentes

O Infnet é a melhor faculdade de tecnologia do Rio de Janeiro. Foi fundado em 1994, para o ensino de excelência voltado às necessidades do mercado, e tornou-se referência nesse segmento. A proposta do Instituto é ensinar tecnologia aplicada ao contexto de negócios, isto é, como uma ferramenta para o desenvolvimento das organizações.

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


Este nível de qualidade só é possível pela metodologia que combina aulas ao vivo diárias e o aprendizado através do desenvolvimento de projetos com desafios reais da profissão. Além disso, a metodologia de avaliação por competências aproxima os alunos do mercado de trabalho.

Sim, com aprofundamento em cada disciplina, como se espera de um curso de especialização. Para nós, pós-graduação não pode ser videoaula gravada para autoestudo. 

 

É uma pós-graduação de verdade, com aulas de verdade.

Ao invés de provas teóricas, você terá projetos práticos. Todo semestre, você terá que provar que aprendeu o conteúdo a partir da construção de um grande projeto baseado nos desafios do mercado. Assim, após concluir o curso, você chegará ao mercado com total confiança mesmo no seu primeiro dia de trabalho.

Assim como todo o curso, as apresentações dos projetos são realizadas de maneira remota. O aluno não precisa comparecer ao Instituto e pode realizar a apresentação de onde se sentir mais confortável.

Você precisará assistir a todas as aulas, ao vivo ou gravadas, como for melhor para você. Também precisará fazer os projetos e estudar os conteúdos indicados. É esperada uma dedicação média de cerca de oito horas por semana ao longo dos onze meses de aulas.

São profissionais que trabalham na área em que lecionam, recrutados dentre os melhores profissionais em empresas como Petrobras, White Martins, Stone, Globo, Dataprev, Eletrobras Furnas, Ágora, BNDES, Amil e Accenture. O Instituto Infnet acredita que só quem trabalha no setor é capaz de ministrar aulas conectadas com o mercado. Além disso, em sua maioria, possuem mestrado ou doutorado e as certificações cobertas no programa.

Sim, precisa – ao vivo ou gravadas. O ideal é conseguir assistir ao vivo para aproveitar ao máximo, mas não é obrigatório.  Para ser aprovado em uma disciplina, é necessário ter assistido todas as oito aulas até o dia da entrega do projeto, que acontece uma semana depois da última aula ao vivo.

Porque é uma pós-graduação para o aluno aprender de verdade, e não uma sequência de palestras.

Cada disciplina tem 45 horas de aulas, estudos e desenvolvimento de projeto, permitindo que o aluno aprofunde-se no assunto, em nível profissional.

Ter dezenas de disciplinas curtas e professores variados pode parecer bom à primeira vista, mas é a fórmula para um curso sem profundidade.

Você terá que fazê-la novamente (a mesma ou uma disciplina similar, indicada pela instituição).

O aluno aprende muito mais fazendo projetos ao longo de todo o curso do que em um TCC no final. Além disso, é muito comum no Brasil o aluno deixar de entregar seu TCC e perder o certificado.

 

Projetos espalhados durante a pós-graduação ajudam o aluno a manter o ritmo e oferecem oportunidades de avaliação mais aprofundadas e justas que provas online.

Você terá as mesmas oportunidades de aprendizado, com aulas ao vivo, colegas de classe, trabalhos e indicação de conteúdos adicionais para estudar.

Só existe uma forma transparente e objetiva de indicar o que o aluno domina ao final de um curso: uma lista de competências.

“Competência” é algo que você sabe realizar ou resolver. Ao final da pós-graduação, você terá um conjunto de novas competências para aplicar em seu trabalho.

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

Para assistir às aulas, basta um celular com câmera e boa conexão internet wifi ou 4g. Melhor ainda se você usar um desktop ou notebook com câmera e um confortável fone de ouvidos, que é a configuração recomendada.

 

A pós-graduação utiliza uma solução integrada de Moodle, Zoom, Workplace, biblioteca Safari e G Suite. Apesar de todos eles terem versões para mobile, em vários momentos será bem mais confortável usar um computador.

 

Alguns títulos de pós têm exigências específicas de hardware para a utilização de máquinas virtuais e labs remotos.

Fale conosco

Saiba tudo sobre as informações, admissão e valores da Pós-Graduação em Engenharia de Dados: Big Data no chat abaixo. Você pode iniciar uma conversa conosco e tirar suas dúvidas. É só responder umas perguntinhas antes!