MBA

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).

8 meses
13 de fevereiro de 2020
12 de fevereiro de 2020
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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.

Webinar

A Ciência de Dados em uma Abordagem Prática e Ilustrada

12 de dezembro de 2019
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Motivos para fazer sua pós no IGTI

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

50 alunos por aula interativa

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

100% Interativo

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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
Apresentação, Modelo de Ensino e Normas Acadêmicas
Apresentação, Modelo de Ensino e Normas Acadêmicas
22h
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
22h
Definição e fundamentos do Big Data. Utilização do Big Data. Tecnologia para o Big Data. Capacitação e profissionais.
Inovação e Design Thinking
Inovação e Design Thinking
22h
O conceito de inovação. Soluções inovadoras com Design Thinking. Processo do Design Thinking: inspiração, descoberta e insights; interpretação, análise e síntese. Ideação, experimentação e prototipação de soluções. Técnicas de implementação e evolução de soluções.
Desafio/Problema
Desafio/Problema
20h
Após a disciplina de Inovação e Design Thinking, o aluno tem a oportunidade de propor o escopo do problema e a solução de seu projeto aplicado, utilizando as abordagens aprendidas até o momento sobre Inovação e Design Thinking. Durante esse período o aluno apresentará a sua proposta de desafio por meio de uma abordagem centrada nas necessidades humanas dos usuários e na definição do problema em termos destas necessidades. Em conjunto o aluno evoluirá a sua proposta de escopo do problema para uma proposta de solução. A partir daí, ambas propostas serão avaliadas por professsoes orientadores por meio de um conjunto de requisitos avaliativos que nortearão feedbacks escritos direcionados à melhoria do PA. O processo de elaboração do PA é iterativo e incremental e a cada iteração o aluno receberá feedbacks por escrito de seu orientador, o que contribuirá para a evolução constante do modelo de negócio até a sua apresentação final.
Análise Estatística de Dados
Análise Estatística de Dados
22h
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
Primeira Iteração
Primeira Iteração
10h
Durante a Primeira Iteração do Projeto Aplicado, o aluno tem a oportunidade de planejar e executar o desenvolvimento dos requisitos iniciais de seu projeto, utilizando para isso as competências e habilidades adquiridas em sua última disciplina. Ao final desta iteração, o aluno deverá realizar um confronto entre o que foi planejado nesta iteração e o que foi realmente executado, gerando artefatos que comprovam o planejamento e execução dos requisitos.
Consolidação da Inteligência Web
Consolidação da Inteligência Web
22h
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.
Segunda Iteração
Segunda Iteração
10h
Durante a Segunda Iteração do Projeto Aplicado, o aluno tem a oportunidade de planejar e executar o desenvolvimento dos requisitos intermediários de seu projeto, utilizando para isso as competências e habilidades adquiridas em sua última disciplina. Ao final desta iteração, o aluno deverá realizar um confronto entre o que foi planejado nesta iteração e o que foi realmente executado, gerando artefatos que comprovam o planejamento e execução dos requisitos.
Desenvolvimento
Desenvolvimento
20h
A etapa de Desenvolvimento é um marco na produção do Projeto Aplicado. Nesse momento o aluno, em conjunto com o seu orientador, poderá fazer uma avaliação do andamento do desenvolvimento ocorrido nas iterações anteriores e realizar correções que porventura sejam necessárias. Além disso, os requisitos gerais do projeto poderão ser revistos e avaliados, com o objetivo de manter o planejamento atualizado.
Desenvolvimento de Soluções com MapReduce utilizando...
Desenvolvimento de Soluções com MapReduce utilizando Hadoop
22h
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.
Terceira Iteração
Terceira Iteração
10h
Durante a Terceira Iteração do Projeto Aplicado, o aluno tem a oportunidade de planejar e executar o desenvolvimento dos requisitos intermediários de seu projeto, utilizando para isso as competências e habilidades adquiridas em sua última disciplina. Ao final desta iteração, o aluno deverá realizar um confronto entre o que foi planejado nesta iteração e o que foi realmente executado, gerando artefatos que comprovam o planejamento e execução dos requisitos.
Modelagem Estrutural da Web
Modelagem Estrutural da Web
22h
Relacionamentos. Hierarquias. Comunidades. Flows. Redes Espaciais. GraphDatabases. Grafos Dinâmicos.
Quarta Iteração
Quarta Iteração
10h
Durante a Quarta Iteração do Projeto Aplicado, o aluno tem a oportunidade de planejar e executar o desenvolvimento dos requisitos intermediários de seu projeto, utilizando para isso as competências e habilidades adquiridas em sua última disciplina. Ao final desta iteração, o aluno deverá realizar um confronto entre o que foi planejado nesta iteração e o que foi realmente executado, gerando artefatos que comprovam o planejamento e execução dos requisitos.
Monitoramento de Dados com Dashboards - MMD
Monitoramento de Dados com Dashboards - MMD
22h
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.
Quinta Iteração
Quinta Iteração
10h
Essa iteração antecede a Qualificação, que é um marco muito importante no desenvolvimento do PA. Ao final desta iteração, o aluno deverá realizar um confronto entre o que foi planejado nesta iteração e o que foi realmente executado, gerando artefatos que comprovam o planejamento e execução dos requisitos.
Qualificação
Qualificação
20h
A Qualificação trata-se de uma oportunidade que o aluno tem de apresentar ao seu orientador os requisitos desenvolvidos até o momento. O orientador, por sua vez, avaliará o trabalho já realizado, esclarecerá dúvidas e fornecerá orientações essenciais para a correção e evolução do Projeto Aplicado.
Desenvolvimento de Soluções com Spark
Desenvolvimento de Soluções com Spark
22h
Padrões de design para MapReduce. Tunning. Combine. Aplicação do Spark em problemas modelados por MapReduce.
Sexta Iteração
Sexta Iteração
10h
A Sexta Iteração do Projeto Aplicado é onde o aluno já começa a planejar e executar o desenvolvimento dos requisitos finais do seu Projeto Aplicado, utilizando para isso as competências e habilidades adquiridas em sua última disciplina e em todo o curso. Ao final desta iteração, o aluno deverá realizar um confronto entre o que foi planejado nesta iteração e o que foi realmente executado, gerando artefatos que comprovam o planejamento e execução dos requisitos.
Persistência de Dados em Bancos NoSQL
Persistência de Dados em Bancos NoSQL
22h
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.
Sétima Iteração
Sétima Iteração
10h
Na Sétima Iteração do Projeto Aplicado o aluno desenvolve os últimos requisitos de seu projeto antes da criação do relatório final, que é o último artefato a ser produzido. Para isso serão utilizadas as competências e habilidades adquiridas em sua última disciplina e em todo o curso. Ao final desta iteração, o aluno deverá realizar um confronto entre o que foi planejado nesta iteração e o que foi realmente executado, gerando artefatos que comprovam o planejamento e execução dos requisitos e se preparando para a apresentação final do projeto.
Relatório Final
Relatório Final
20h
O Relatório Final é o principal artefato do Projeto Aplicado, pois nele o aluno irá apresentar todas as etapas de desenvolvimento do seu projeto, desde o desafio, passando pela solução e chegando ao detalhamento das iterações que materializa a solução. Este artefato é submetido à apreciação do orientador e conduzirá o projeto desenvolvido para a banca avaliadora, na etapa seguinte.
Banca
Banca
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.
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

Sou um profissional com mais de 20 anos de experiência na condução de projetos que criam uma cultura de dados nas empresas, desde 1999 atuando no mercado de Business Intelligence e Analytics e atualmente como arquiteto de dados do Grupo Financeiro BANCO BMG - Sênior Data Architect, responsável por manter e melhorar uma cultura baseada em dados. Responsável pelos projetos GDPR, Big Data, Analytics e Master Data Management (MDM).

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. Experiência na área acadêmica, como professor e orientador em algumas universidades e cursos de pós graduação.

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.

Patrícia Nascimento
Doutora em Ciência da Informação, UFMG

Mais de 13 anos de experiência na área de computação, com ênfase em engenharia de software, atuando principalmente como analista de requisitos e negócios de tecnologia da informação. Atua como docente ministrando disciplinas na área de tecnologia, gestão da informação e metodologia científica em cursos de graduação e pós-graduação desde 2014.

Leonardo Vilela Ribeiro
MBA em Banco de Dados e Business Inteligence

Profissional de Arquitetura de Big Data e Cientista de Dados com projetos e pesquisas em Classificação de textos através de NLP( Natural Language Processing).Detecção de anomalias para manutenção preventiva em plataformas industriais através de Aprendizado de Máquina e Deep Learning.

Rômulo Leonardo Vieira da Silva
Pós-graduação em Business Intelligence, PUC Minas

Especialista em TI com atuação em Desenvolvimento, Análise de Sistemas e Negócios, Governança de Dados, Projetos de Business Intelligence e Arquitetura de Dados em empresas de Telefonia, Planos de Saúde, Bancário e Logística. Domínio em linguagens (R, Python, SQL) e softwares de análise de dados, desenvolvendo códigos, funções e algoritmos que farão parte de projetos, processos e arquitetura de dados e sistemas de TI.

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

Mais de 5 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. Possui artigos publicados em revistas e congressos internacionais sobre aprendizado de máquina e otimização, além da publicação de um livro didático sobre o tema Internet das Coisas.

Patrícia de Fátima e Almeida
Especialista em BI, Eng. Software e Gestão de Negócios

Mais de 30 anos de experiência em Tecnologia da Informação atuando como analista de sistemas e de suporte básico e coordenadora de projetos em empresas nacionais e multinacionais.

Washington Moreira Cavalcanti
Doutorando em Engenharia Mecânica

Professor universitário desde 2001, possui bastante experiência em Gestão da Inovação. Foi responsável por projetos e provas de conceito em áreas diversas como: Gestão da Cadeia de Suprimentos – Supply Chain Management; Gerenciamento de Materiais; Logística reversa; Gerenciamento de Projetos – PMO, Gestão de Processos – Process Management; Planejamento da inovação, estratégia, indicadores e métricas, índices de capacitação, orçamento.

Vinícius Tolentino
Mestre e doutorando em Administração na PUC/MG

É doutor e mestre em Administração. Atua há mais de uma década como Analista de Dados. É especialista em Baco de Dados e BI.

João Guilherme Rodrigues Gallo
Mestre em Ciência da Computação, UFMG

Co-fundador das startups Buzzero.com, EduK e AppProva e founding team na Trybe, sempre buscando a aplicação prática de conceitos científicos no desenvolvimento de produtos e negócios e na formação profissional de times de tecnologia; Atuação na área de Ciência de Dados com foco no desenvolvimento de produtos e engajamento de usuários na Somos Educação / Kroton,

Alberto de Sá Cavalcanti de Albuquerque
Mestre em Ciência da Computação, UFMG

Desenvolvedor de Software e líder técnico com mais de 9 anos de experiência em trabalho com as melhores práticas Atuação acadêmica relevante na área de Machine Learning, com duas publicações em conferências internacionais de renome.

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

Atua há 16 anos como Desenvolvedor de Sistemas com vivência em diversos tipos de projetos; Possui experiência em várias linguagens de programação, tecnologias de bancos de dados e metodologias de desenvolvimento de sistemas; Atua há 7 anos como professor e sua linha de pesquisa envolve Teoria de Grafos e Processamento Distribuído.

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