Fundamentos de Big Data

Definição e fundamentos do Big Data. Utilização do Big Data. Tecnologia para o Big Data. Capacitação e profissionais.

Análise de Dados Utilizando Dashboards

Introdução a Dashboards, introdução a projetos de BI e Data Warehouse – Conceitos. Categorias dos Dashboards, estrutura e utilizando métricas e indicadores. Estudos de Gráficos e objetos Visuais: Gráficos/Textos/Alertas. Os erros mais comuns na construção de um Dashboard. Os Princípios Visuais da Gestalt. Boas Práticas de Construção de Dashboards. Principais Metas para um Dashboard Visual. Desenvolvendo Dashboards Empresariais.

Análise Estatística de Dados

Aplicações da análise estatística de dados no mundo corporativo. Assegurando a qualidade dos dados. Analisando o comportamento estatístico de indicadores corporativos. Melhorando a qualidade de processos e produtos. Analisando a probabilidade de eventos de interesse

Consolidação da Inteligência Web

Inteligência Coletiva. Web Semântica. Ontologia. Buscas avançadas: pessoas, negócios, redes sociais. Ferramentas para coleta de dados. Coleta de dados na Web – Web Crawler (redes sociais, blogs e notícias). API’s de redes sociais.

Descoberta de Conhecimento com Big Data Analytics

Analytics para Big Data. Amostragem e Pré-processamento. Análise Preditiva. Análise Descritiva. Análise de Redes Sociais. Análise de Sobrevivência.

Desenvolvimento de Soluções com Hadoop e Spark

Modelagem de Dados com o Hadoop. Data Ingestion. Processamento de Dados. Padrões de Processamento com Hadoop. Processamento de Grafos com Hadoop. Processamento em tempo real.

Modelagem de Programação MapReduce

Padrões de design para MapReduce. Tunning. Combine. Aplicação do Spark em problemas modelados por MapReduce.

Modelagem Estrutural da Web

Relacionamentos. Hierarquias. Comunidades. Flows. Redes Espaciais. GraphDatabases. Grafos Dinâmicos.

Persistência de Dados em Bancos NoSQL

Limitações de Bancos de Dados Relacionais. Motivações para bancos NoSQL. Tipos de Bancos NoSQL. ACID x BASE. Key-value databases. Document databases. Column Family Databases. Graph Databases.

Processamento de Fluxos Contínuos de Dados

Stream Processing Applications. SPL. Composição de fluxo. Manipulação de fluxo. Modularidade. Extensibilidade. Arquitetura de sistemas de stream processing. Padrões de Design.

Design Thinking

Disciplinas optativas

Arquiteturas de Aplicações para Dispositivos Móveis; Fundamentos de Big Data; Fundamentos de Bancos de Dados Relacionais; Fundamentos de Deep Learning; Fundamentos de Desenvolvimento Full Stack; Fundamentos de Engenharia de Dados; Fundamentos de UX; Fundamentos em Aprendizagem de Máquina; Fundamentos em Desenvolvimento Front End; Fundamentos em Gerenciamento de Projetos; Fundamentos em Inteligência de Negócios; Fundamentos em Marketing Digital; Fundamentos em Segurança da Informação; Gestão de Processos de Negócio; Governança em Tecnologia da Informação; Infraestrutura de TI e Computação em Nuvem; Métodos Ágeis em Engenharia de Software; Princípios e Práticas em Arquitetura de Software.

Modelo de Ensino e Normas Acadêmicas

O IGTI - Instituto de Gestão em Tecnologia da Informação. Canais de Atendimento ao Aluno. Modelo de Ensino. Estrutura das disciplinas. Normas Acadêmicas. O Trabalho de Conclusão do Curso – TCC. Visão Geral do Ambiente de Ensino a Distância.

Compreensão dos Objetivos do PA

O aluno tomará contato com os objetivos do seu projeto aplicado, conhecimentos que serão estudados nas disciplinas e exercitados no projeto, bem como o fluxo de trabalho que será percorrido para o desenvolvimento do projeto. Neste fluxo, o aluno desenvolverá atividades essencialmente em duas frentes de trabalho: desenvolvimento do escopo do problema e proposição do escopo da solução; desenvolvimento do protótipo que implemente a solução proposta.

Proposta de Escopo do Problema

Após a primeira disciplina sobre Inovação, o aluno será convidado a refletir e propor o escopo do problema de seu projeto aplicado. Utilizando as abordagens aprendidas até aqui sobre Inovação e Design Thinking, o aluno apresentará a sua proposta de escopo de problema através de uma abordagem centrada nas necessidades humanas dos usuários e na definição do problema em termos destas necessidades. Esta proposta será avaliada por professores orientadores a partir de um conjunto de requisitos avaliativos que nortearão feedbacks escritos direcionados à melhoria do PA.

Desenvolvimento da Primeira Parte do PA

Nesta etapa o aluno tomará contato e desenvolverá a primeira parte de seu projeto aplicado, apoiado pelo trabalho de tutoria de seu orientador de conteúdo.Os enunciados da primeira parte detalha aquelas primeiras dimensões técnicas que precisam ser implementadas no seu protótipo, fornecendo orientações específicas sobre como implementá-las, a fim de se obter o escopo do PA. As dimensões técnicas que serão desenvolvidas pelo aluno têm o objetivo de estender, em complexidade, pontos centrais já exercitados pelo aluno em aulas interativas de laboratório e gamificação, em disciplinas específicas da primeira parte do curso.

Primeiro Encontro Interativo de Orientação

Neste ponto faz-se necessário um encontro interativo por videoconferência entre o aluno e o seu orientador de conteúdo. O aluno terá a oportunidade de apresentar o que desenvolveu na primeira parte do seu projeto aplicado e expor os principais obstáculos enfrentados. O orientador, por sua vez, poderá avaliar o trabalho já realizado, esclarecer dúvidas e corrigir direções para o atingimento da meta final do PA.

Proposta de Escopo da Solução

Utilizando as abordagens aprendidas na segunda disciplina sobre Inovação e Design Thinking, o aluno deverá evoluir a sua proposta de escopo do problema para uma proposta de solução. Esta proposta será, em seguida, avaliada por professores orientadores, a partir de um conjunto de requisitos, e feedbacks serão fornecidos por escrito para que o aluno tenha a oportunidade de evoluir o seu modelo de negócio até a sua apresentação final.

Desenvolvimento da Segunda Parte do PA

Neste ponto o aluno desenvolverá a segunda parte de seu projeto aplicado, sempre apoiado pelo trabalho de tutoria de seu orientador de conteúdo. Serão detalhadas as dimensões técnicas seguintes que precisam ser implementadas no protótipo, fornecendo orientações específicas sobre como implementá-las. As dimensões técnicas que serão desenvolvidas estenderão, em complexidade, pontos centrais já exercitados pelo aluno em aulas interativas de laboratório e gamificação, em disciplinas específicas da segunda parte do curso.

Segundo Encontro Interativo de Orientação

Nesta etapa, o aluno terá a oportunidade de apresentar ao seu orientador o que desenvolveu na primeira e segunda parte do seu projeto aplicado. O orientador, por sua vez, avaliará o trabalho já realizado, esclarecerá dúvidas e fornecerá orientações essenciais ao aluno para a correção e evolução do PA.

Desenvolvimento da Terceira Parte do PA

O aluno desenvolverá a terceira parte de seu projeto aplicado, apoiado pelo trabalho de tutoria de seu orientador de conteúdo. Serão detalhadas as últimas dimensões técnicas a serem implementadas no protótipo, estendendo, em complexidade, pontos centrais já exercitados pelo aluno nas aulas interativas de laboratório e práticas de gamificação, em disciplinas específicas da última parte do curso.

Apresentação Final do Projeto Aplicado

Finalmente o aluno submeterá o projeto aplicado para que o seu orientador o aprove para apresentação final e aprovação por parte de uma banca avaliadora.

Desenvolvimento da Primeira Parte do PA

Nesta etapa o aluno tomará contato e desenvolverá a primeira parte de seu projeto aplicado, apoiado pelo trabalho de tutoria de seu orientador de conteúdo.Os enunciados da primeira parte detalha aquelas primeiras dimensões técnicas que precisam ser implementadas no seu protótipo, fornecendo orientações específicas sobre como implementá-las, a fim de se obter o escopo do PA. As dimensões técnicas que serão desenvolvidas pelo aluno têm o objetivo de estender, em complexidade, pontos centrais já exercitados pelo aluno em aulas interativas de laboratório e gamificação, em disciplinas específicas da primeira parte do curso.

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Cientista de Dados

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Projeto Aplicado com foco em Inovação

O curso convida o aluno a propor soluções para problemas com alto grau de incerteza, a partir de uma abordagem focada na prototipação de soluções e idéias inovadoras.

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Após ser informado de sua aprovação, você receberá o link do Contrato de Pós-graduação
para anexo da documentação necessária e assinatura eletrônica.

3

Participe da videoconferência

Após o encaminhamento do currículo profissional, participe da videoconferência com o professor, de caráter informativo e avaliativo.

2

Confirme sua videoconferência

Um consultor entrará em contato, no prazo máximo de um dia útil, para esclarecer dúvidas, solicitar o seu currículo e agendar a videoconferência.

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Equipe de Professores

Desenvolva um projeto aplicado contextualizado, práticas de laboratórios e dinâmica de jogos

Pratique o que você aprendeu

Gamificação

Aulas interativas com mecânica de jogos para simulação de cenários reais

Práticas de Laboratório

Práticas de laboratório virtual com o acompanhamento do professor

Aprendizado por Projeto

Desenvolvimento gradual do TCC orientado pelas disciplinas do curso

Optativas

Desenvolvimento do Protótipo

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Encontros de Orientação e Avaliação

Desenvolvimento do Escopo do PA

Startups

Específicas

Institucional

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2º Encontro Interativo de Orientação

Proposta de Escopo do Problema

Proposta de Escopo da Solução

1º Encontro Interativo de Orientação

Compreensão dos Objetivos do PA

Desenvolvimento da 3ª Parte do PA

Desenvolvimento da 2ª Parte do PA

Desenvolvimento da 1ª Parte do PA

Apresentação Final do Projeto Aplicado

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Modelo de Ensino e Normas Acadêmicas

Fundamentos de Big Data

Análise de Dados Utilizando Dashboards

Análise Estatística de Dados

Consolidação da Inteligência Web

Descoberta de Conhecimento com Big Data Analytics

Desenvolvimento de Soluções com Hadoop e Spark

Modelagem de Programação MapReduce

Modelagem Estrutural da Web

Persistência de Dados em Bancos NoSQL

Processamento de Fluxos Contínuos de Dados

22h

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Inovação e Design Thinking II

Inovação e Design Thinking I

Disciplinas Optativas

Disciplinas Optativas

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O aluno participa de disciplinas práticas e experimenta, ao longo do curso, um aprendizado orientado por projeto

Conteúdo e Programação

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DISCIPLINAS

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Aprendizado de Máquina
(Machine Learning)

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MBA em Ciência de Dados (Big Data)

A pós-graduação tem como objetivo colaborar para a formação do cientista de dados, abordando conceitos e práticas com o objetivo de identificar oportunidades de exploração de dados muito grandes e complexos (Big Data).

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MESTRE EM CIÊNCIA DA INFORMAÇÃO

Alan Vasconcelos Alves

Nove anos de experiência com design gráfico, de interfaces. Sete anos de experiência em engenharia de usabilidade, acessibilidade e experiência do usuário. Presta consultoria a clientes privados e governamentais como Ministério do Meio Ambiente, Governo de Minas e Banco do Brasil.

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1º Encontro Interativo de Orientação

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