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 Engenharia de Dados Fundamentos de Engenharia de Dados 22h Introdução à Engenharia de Dados. Empresas orientadas à dados e tomadas de decisões baseadas em dados.Segurança e privacidade de dados. Conceitos fundamentais em big data: Tipos de dados e fontes de dados; Web semântica, dados abertos e linked data; Características de big data; Metodologias de Mineração de dados; Data mart e data warehouse; Data hub, data lake, data pond. Pipeline de dados do Big Data. Modelagem de dados: Modelagem relacional; Modelagem dimensional. Sistemas gerenciadores de bancos de dados: SGBD Relacional; MySQL Server; SGBD NoSQL; MongoDB Server; SGBD NewSQL. Linguagem SQL. Processo ETL (Extração, Transformação e Carga). Ecossistema Hadoop. Projeto de arquitetura de dados.
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.
Desenho de Arquiteturas de Dados Escaláveis Desenho de Arquiteturas de Dados Escaláveis 22h Fundamentos da Arquitetura de Dados Escaláveis: Confiabilidade e escalabilidade; Carga de trabalho; Dimensionamento da arquitetura; Complexidade e formatos dos dados; Disponibilidade e segurança; Comparação entre modelos de dados e linguagens de consulta; Princípios SOLIDs aplicados à arquitetura de dados escaláveis. Arquitetura Escalável: Dimensionamento da arquitetura; Monitorando a infraestrutura; Segurança; Cálculo de capacidade, disponibilidade e desempenho; Escalonamento vertical e horizontal; Filas; Técnicas de transferência de dados: a ETL e o Sharding. Arquitetura de Microsserviços. Arquitetura baseada em eventos. Projeto de Arquitetura de dados Escalável.
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.
Armazenamento e Processamento Distribuído Armazenamento e Processamento Distribuído 22h Introdução aos sistemas distribuídos: Exemplos, características e objetivos; Conceitos de hardware e software; Desafios; Tolerância a falhas; Cluster; Gerenciadores de clusters; Bancos de dados em nuvem. Sistemas de Arquivos Distribuídos: HDFS – Hadoop Distributed File System; Amazon S3; Google File System; Microsoft Azure. Bancos de Dados Distribuídos: Google Bigtable; Oracle Rac; SQL Server. Soluções em Processamento Distribuído: Ecossitema Hadoop; Modelo MapReduce; Apache Spark; Apache Flink; Apache Sqoop; Apache ORC; Apache Pig; Apache HBase; Apache Hive; Apache Flume.
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 Modelo MapReduce. Ecossistema Hadoop. HDFS (Hadoop Distributed Filesystem). YARN. Apache Hive. Apache HBase. Apache Sqoop. Criando Programas Apache Hadoop. Processamento de Dados com Hadoop.
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.
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.
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.
Coleta e Preparação de Dados Coleta e Preparação de Dados 22h Introdução à preparação de dados (Data Preparation). Manipulando dados desalinhados, inconsistentes e não padronizados. Combinando dados de múltiplas fontes. Modelagem de dados. Camadas de dados (Data Layer). Data Lake and Data Ponds. Normalização de Dados. Transformação e transferência de dados. Ferramentas para preparação de dados. Estudos de caso.
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.
Aplicações com Linguagem SQL Aplicações com Linguagem SQL 22h Histórico e principais fundamentos da linguagem SQL. A estrutura e sintaxe dos operadores, ordenações, funções agregadas, junções, uniões e subconsultas. As principais cláusulas da linguagem SQL. A linguagem de manipulação de dados (DML). As aplicações práticas da linguagem SQL.
Sexta Iteração Sexta Iteração 22h 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.
Performance e Otimização dos SGBD Performance e Otimização dos SGBD 22h As técnicas de normalizações como forma de otimizar os bancos de dados. Utilização racional do índices. Os mecanismos internos dos SGBS com foco na performance. Otimização (tunning) de acessos e de consultas. A criação de particionamentos. Fatores que podem influenciar a performance dos banco de dados. Utilização de práticas para fundamentar os conceitos.
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.
