Ciência de Dados – IGTI
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MBA

Ciência de Dados

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).

8 meses
29 de julho de 2021
28 de julho de 2021
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Cientista de Dados

Planeje e execute iniciativas de Big Data, envolvendo atividades de extração, armazenamento, modelagem e processamento de dados disponíveis na Web e em grandes repositórios, a fim de descobrir conhecimento e obter informações aplicáveis em benefício das organizações.

Motivos para fazer sua pós no IGTI

O IGTI é referência nacional em Pós-graduação e formação profissional em TI e Tecnologias Emergentes.

93% de Retenção

Taxa de alunos que concluem o curso muito superior à média de mercado para EAD.

100% Interativo

A distribuição dos alunos nas aulas interativas permite maior troca de conhecimento.

85% de Satisfação

Este é o percentual de alunos que avaliam as suas disciplinas com 4 ou 5 estrelas.

Faça seu MBA como um Bootcamp aplicável ao mercado

Estude intercalando disciplinas práticas com atividades do projeto aplicado do curso.
8 meses
BOOTCAMP ARQUITETO(A) BIG DATA
BOOTCAMP ARQUITETO(A) BIG DATA
148h
Neste curso o aluno vai aprender a utilizar os principais frameworks do Big Data na coleta, armazenamento e tratamento de dados estruturados e não estruturados para construir soluções que empregam as mais modernas tecnologias em aplicações com grandes volumes de dados.
Aquecimento e Regras do jogo
Aquecimento e Regras do jogo
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.
Fundamentos de Big Data
Fundamentos de Big Data
-Introdução ao Big Data;
-Definição e fundamentos do Big Data (data lake, data warehouse etc);
-Introdução aos frameworks e ferramentas do Big Data;
-Tecnologias para o Big Data;
-Fontes de dados para o Big Data;
-Empresas Data Driven;
-Capacitação e profissionais do Big Data.
Coleta e Obtenção de Dados
Coleta e Obtenção de Dados
-Inteligência Coletiva;
-Web Semântica;
-Ontologia;
-Buscas avançadas: pessoas, negócios e redes sociais;
-Coleta de dados na Web – Web Crawler (redes sociais, blogs e notícias);
-Ferramentas para coletas de dados;
-API’s de redes sociais.
Persistência em banco de dados NoSQL
Persistência em banco de dados NoSQL
-Introdução;
-Banco de dados relacionais;
-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 dados utilizando o ecossistema hadoop
Processamento de dados utilizando o ecossistema hadoop
-Modelagem de Dados com o Hadoop;
-Data Ingestion;
-Componentes do ecossistema Hadoop;
-Processamento de Dados;
-Padrões de Processamento com Hadoop;
-Processamento de Grafos com Hadoop;
-Processamento em tempo real.
Desafio Final
Desafio Final
BOOTCAMP ANALISTA BIG DATA
BOOTCAMP ANALISTA BIG DATA
148h
Habilite-se para atuar no processamento e análise de grandes volumes de dados estruturados e não-estruturados através da utilização de frameworks do Big Data e técnicas de machine learning.
Fundamentos de estatística e aprendizado de máquina
Fundamentos de estatística e aprendizado de máquina
-Fundamentos de análise estatística de dados para o Big Data;
-Conceitos e aplicação de correlação entre variáveis;
-Conceitos e aplicação de regressão Linear univariada e multivariada;
-Conceitos e aplicação do controle Estatístico de Processos;
-Aplicações e conceitos de Séries Estatísticas;
-Aplicações da análise estatística de dados aplicadas ao Big Data;
-Análise prática da probabilidade de eventos de interesse.;
-Análise comparativa entre conjunto de dados;
-Aplicações e conceitos de Testes de hipóteses e testes A/B;
Desenvolvimento de Soluções Utilizando Spark
Desenvolvimento de Soluções Utilizando Spark
-Conceitos básicos sobre Spark;
-Dataframe;
-SparkSession;
-Transformações;
-Tipos de dados;
-Operações;
-Funções de Agregações;
-Fontes de Dados;
-RDDs;
-Estatística descritiva com Spark;
-Spark SQL;
-GraphX;
-MLlib e Streaming;
-Deploy;
-Spark x Hadoop.
Técnicas para o processamento do Big Data
Técnicas para o processamento do Big Data
-Processamento dinâmico de dados utilizando o Spark Streaming;
-Aplicações utilizando os ambientes Spark GraphX e MLlib
-Algoritmos de aprendizado de máquina para a preparação e processamento do Big Data;
-Aplicações utilizando o Spark MLlib;
-Ambientes Kafka e Amazon Kinesis;
-Integração entre ambientes e ferramentas para o processamento do Big Data;
-Conceitos de modelagem e teoria de grafos;
-Aplicações utilizando Neo4j;
Análise de Dados Utilizando Dashboards
Análise de Dados Utilizando Dashboards
-Introdução aos dashboards;
-Categorias dos dashboards;
-Estudos de gráficos para dashboards;
-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;
-Data storytelling.
Desafio Final
Desafio Final
Projeto Aplicado
Projeto Aplicado
148h
O Projeto Aplicado substitui o tradicional Trabalho de Conclusão de Curso.

Tudo o que é desenvolvido é prático, assim o aluno terá que propor soluções para um problema com alto grau de incerteza, a partir de uma abordagem focada na prototipação de soluções e ideias inovadoras.
Inovação e Design Thinking
Inovação e Design Thinking
Na etapa Inovação e Design Thinking o aluno irá aprender uma abordagem para resolver problemas, fomentar a criatividade e a inovação centrada no usuário.
Desafio e Solução
Desafio e Solução
Na etapa Desafio e Solução, o aluno terá oportunidade de planejar todo o seu projeto, aplicando as técnicas aprendidas em Inovação e Design Thinking juntamente com as ferramentas utilizadas pela metodologia ágil.
Sprints
Sprints
A construção da solução é realizada por Sprints, que são etapas determinadas em espaços específicos de tempo, em que um conjunto de atividades devem ser executadas. Ao final, será feita uma entrega relevante para o desenvolvimento da solução.

Em cada Sprint o aluno incrementará o seu Projeto Aplicado, apresentando as evidências do planejamento, da execução dos requisitos e da solução. Além disso, será possível validar as hipóteses e estratégias levantadas no início do projeto.
Apresentação à Banca
Apresentação à Banca
Esta é a última etapa do Projeto Aplicado, em que o aluno irá reunir a documentação acumulada ao longo das Sprints, consolidar os resultados e defender seu trabalho na forma de "pitch" para uma banca avaliadora.
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 ideias inovadoras.

Conhecer mais

Linhas de Especialização do Projeto Aplicado

O Projeto Aplicado substitui o tradicional Trabalho de Conclusão de Curso.
Tudo o que é desenvolvido é prático.

Análise de Dados da WEB

Objetivo

Proporcionar ao aluno o contato com todo o processo de Análise de Dados da Web, que é composto pelas atividades desde coleta, processamento, armazenamento e apresentação de dados.

A quem se destina?

Destina-se especialmente ao Analista de Dados que irá efetivamente propor e implementar as soluções de Análise de Dados da Web. Além disso, existem os perfis secundários que são os interessados nas informações que serão geradas, que pode ser desde o Analista de Mídias Sociais, passando por gestores de diversos setores de uma organização (marketing, finanças, vendas, etc), chegando até a diretoria estratégica.

Análise de Fluxos Contínuos de Dados

Objetivo

Proporcionar ao aluno o contato com a análise de dados que são provenientes de fluxos contínuos. Busca-se ainda realizar o processamento, armazenamento e apresentação desses dados.

A quem se destina?

A Linha de Especialização 02 destina-se especialmente ao Analista de Dados que irá efetivamente propor e implementar soluções que envolvam o uso de dados provenientes de Fluxos Contínuos. Além disso, temos os perfis secundários que são compostos por todos os interessados nas informações que serão geradas por essa análise de dados.

Análise de Dados Modelados por Grafos

Objetivo

Proporcionar ao aluno o contato com soluções que são modeladas por meio de Grafos e processadas utilizando algoritmos desta teoria. Busca-se ainda realizar o armazenamento dos dados em bancos de dados orientados a grafos e apresentar os resultados por meio de ferramentas de visualização.

A quem se destina?

Destina-se especialmente ao Analista de Dados que irá efetivamente propor e implementar soluções que envolvem modelagem, o armazenamento e o processamento utilizando Teoria de Grafos. Além disso, existem os perfis secundários os quais são compostos por todos os interessados nas informações que serão geradas por essa análise de dados.

Pratique o que você aprendeu

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

Aprenda com os melhores

Estude de forma interativa com um time de profissionais experientes e atuantes no mercado.

Conhecer todos os nossos professores
Leonardo Maurício Cerqueira
MBA em Tecnologia da Informação

Mais de 20 anos de experiência, conduzindo projetos que criam uma cultura de dados nas organizações e atuando no mercado mercado de Business Intelligence e Analytics.

Edson Gonzalez Martins
Mestre em Administração de Empresas, FEA-USP

30 anos como professor em programas de MBA e Pós Graduação em TI, em Gestão e Processos empresariais 25 anos como consultor de empresas em TI e Processos Ex executivo de Tecnologias da Informação em empresa multinacional e nacional

Angelo Ferreira Assis
Mestre em Ciência da Computação, UFMG

Carreira na área de engenharia de software e análise de sistemas, com experiência em desenvolvimento de sistemas de informação e apoio à tomada de decisão, liderando equipes de desenvolvimento de produtos de tecnologia da informação.

Bruno Fernandes de Sousa
Mestre em Engenharia Elétrica pela UFMG

Possui mais de 12 anos de experiência em projeto, análise e desenvolvimento de sistemas. Já atuou em diversos projetos de domótica e IOT. Possui vasta experiência nas áreas de inteligência, visão computacional e otimização de sistemas. Atualmente trabalha na Prodemge onde é responsável pela manutenção de diversos sistemas utilizados pela Polícia Civil de Minas Gerais.

Máiron Chaves
MBA em Inteligência de Mercado, Especialista em Estatística

Cerca de 11 anos de experiência de mercado, atuando há 5 anos com coleta e tratamento de dados, manipulação de grande volume de dados, construção de modelos preditivos através de machine learning e modelagem estatística. Além disso, também possui experiência em business intelligence, modelagem dimensional, storytelling, recomendações e dashboards.

Túlio Philipe Ferreira e Vieira
Doutorando em Modelagem Matemática Computacional, CEFET-MG

Possui mais de 6 anos de experiência desenvolvendo projetos aplicados nas áreas de internet das coisas e cidades inteligentes por meio da utilização de algoritmos baseados em inteligência computacional e estatística. Além disso, possui artigos publicados em revistas e congressos internacionais sobre aprendizado de máquina e otimização e um livro didático sobre o tema Internet das Coisas.

João Paulo Barbosa Nascimento
Doutor em Modelagem Matemática Computacional, CEFET-MG

Professor de Graduação, Pós-Graduação e Analista de Sistemas. Atua há 20 anos como Desenvolvedor de Sistemas com vivência em diversos tipos de projetos e há 10 anos iniciou a sua carreira professor e sua linha de pesquisa envolve Teoria de Grafos e Processamento Distribuído.

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O processo seletivo do IGTI é simples e permite você conhecer melhor nossa cultura.
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No prazo máximo de um dia útil, um consultor entrará em contato para esclarecer as suas dúvidas e agendar a videoconferência com um professor do IGTI.

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No dia e horário agendado, participe da videoconferência com o professor que abordará a metodologia de aprendizado do Instituto e discutirá a aderência de seu perfil ao curso de interesse.

3
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Um dia útil após a videoconferência com o professor, o consultor do IGTI entrará novamente em contato para confirmar a sua matrícula e encaminhar, por e-mail, o contrato digital para assinatura eletrônica.

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