MBA em Engenharia de Dados

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

 


 

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Date

23 Outubro 2019

Tags

Áreas de Atuação
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