MBA

Engenharia de Dados

A pós-graduação tem como objetivo colaborar para a formação do Engenheiro de Dados, abordando conceitos e práticas com os objetivos de projetar e implementar soluções que envolvam dados.

8 meses
21 de novembro de 2019
20 de novembro de 2019
Consulte

Forme-se um

Engenheiro de Dados

Conduza iniciativas envolvendo o planejamento de soluções integradas, usando diversas tecnologias de gerenciamento de dados disponíveis no mercado, por meio de arquiteturas escaláveis e robustas, garantindo a disponibilidade, segurança, qualidade e confiabilidade dos dados.

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

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

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 Engenharia de Dados
Fundamentos de Engenharia de Dados
22h
Introdução à Engenharia de Dados. Empresas orientadas à dados. Criando a cultura dos dados. Tomadas de decisões baseadas em dados. Privacidade, ética e riscos. Qualidade dos dados. O gerenciamento dos sistemas para armazenamento de dados. Dados estruturados e não-estruturados. Modelos de Dados. Valor agregado. Componentes. Escopo e visão. Normalização. Streaming. ETL. Bancos de Dados Relacionais (modelos e tecnologias). Business Inteligence (B.I.). Análise Dimensional e Data Warehouse. Mineração de Dados. Big Data (conceitos, técnicas e ferramentas). Armazenamento em Nuvem (conceitos e serviços). Armazenamento distribuído. Estudos de caso.
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 de Data Systems: Confiabilidade e escalabilidade, carga de trabalho, complexidade dos dados, disponibilidade e segurança, comparação entre modelos de dados e linguagens de consulta, escolhendo a melhor tecnologia de armazenamento para diferentes cargas de dados, formatos de dados.Arquitetura Escalável: Dimensionamento da arquitetura, monitorando a infraestrutura, segurança, cálculo de capacidade, disponibilidade e desempenho, escalonamento vertical e horizontal, filas, técnica de Sharding. Projeto de Arquitetura de dados Escalável. Estudos de caso.
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, objetivos, conceitos de hardware e software, desafios, tolerância a falhas. Gerenciadores de Cluster: Sistemas de Arquivos Distribuídos, Hadoop Distributed File System, Amazon S3, Google Cloud Storage e Microsoft Azure. Ferramentas de Processamento Distribuído: Introdução ao Apache Hadoop e ao modelo MapReduce, Apache Spark, Apache Flink, Apache Sqoop, Apache ORC e Apache Hive.
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
Arquiteturas de Aplicações para Dispositivos Móveis; Gestão de Processos de Negócio; Fundamentos de Deep Learning; Fundamentos em Aprendizagem de Máquina; Fundamentos de Big Data; Fundamentos em Blockchain; Fundamentos de Bancos de Dados; Fundamentos de Data Analytics; Fundamentos da Indústria 4.0; Fundamentos de Engenharia de Dados; Fundamentos em Desenvolvimento Front End; Fundamentos em Desenvolvimento Full Stack; Fundamentos em Gerenciamento de Projetos; Fundamentos em Inteligência de Negócio; Fundamentos em Marketing Digital; Fundamentos em Segurança da Informação; Fundamentos em Transformação Digital; Fundamentos de UX; 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.
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.
Persistência e Pesquisa de Dados
Persistência e Pesquisa 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.
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.

Arquitetura poliglota de referência

Objetivo

Planejar e apresentar uma Arquitetura de Referência que permita a persistência de dados no estilo poliglota.

A quem se destina?

Destina-se especialmente aos profissionais que desejam atuar no mercado, ou já atuam, como Engenheiro de Dados. Aqui o Engenheiro de Dados atuará na definição da infraestrutura de dados necessária para aplicações que demandem múltiplos estilos de armazenamento de dados, levando em consideração a variedade de dados trazida pelo Big Data.

Solução completa usando o framework Apache Hadoop

Objetivo

Proporcionar ao aluno o contato com todo o processo de implantação de uma solução baseada no Ecossistema Hadoop, que abrange processos desde a coleta, processamento, armazenamento até a apresentação de dados.

A quem se destina?

Destina-se especialmente aos profissionais que desejam atuar no mercado, ou já atuam, como Engenheiro de Dados especialistas no Ecossistema Hadoop.

Projeto de data hub e mineração de dados

Objetivo

Proporcionar ao aluno o contato com todo o processo de Extração, Transformação e Carga para planejar, implantar e preparar um Data Hub (repositório de dados) para realizar mineração de dados.

A quem se destina?

Profissionais com interesse em desempenhar (ou que já estam desempenhando) as funções de Engenharia de Dados especializadas nos processos de “Extração, Transformação e Carga” ou “Extração, Carga e Transformação”, focando na preparação dos dados para serem usados em análises. Além disso, o profissional deve realizar atividades ligadas à elaboração de modelos de análise de dados, desenvolvimento de rotinas de carga e tratamento 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
Diego Bernardes de Lima Santos
Mestrando em Informática, PUC Minas

Desde 2006 atuando no setor de T.I em empresas especializadas em desenvolvimento de Software e Consultoria. Atualmente, Cientista de Dados em empresa do Sistema Financeiro, com análise de dados e soluções em ecossistemas Hadoop. Experiência de 10 anos como Consultor em Banco de Dados. Longa experiência em projetos de Engenharia de Dados, B.I e Machine Learning.

Alex Talles
MBA em Gestão de Processos de Negócio, IBMEC

Mais de 12 anos de experiência como Analista de Sistema, abrangendo as áreas: Especificação de requisitos funcionais e técnicos, desenvolvimento de protótipos navegáveis, desenvolvimento de aplicações em Java, análise e modelagem de processos de negócio. Atuação em projetos de diversos segmentos de mercado. Experiência no mercado de Startups.

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

Ítalo Rodrigues Castro
Mestre em Ciência da Computação, UFV

Mais de 15 anos de experiência como professor de graduação e pós-graduação; Analista de sistemas e Gestor de projetos; Supervisão de alunos e equipe de desenvolvimento de software; Experiência com projetos de bancos de dados, análise e projeto de sistemas, modelagem de processos de negócio, Governança de TI, linguagem de programação, sistemas de recuperação de informação, web semântica e Ontologias.

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.

Fernanda Farinelli
Doutora em Ciência da Informação e Cientista da Computação

Atua há 20 anos com dados, desempenhando atividades nas funções de administração de banco de dados (Oracle, DB2, DMSII, MongoDB, etc); administração de dados (modelagem relacional, dimensional e NoSQL); engenharia e arquitetura de dados; governança de dados; ontologista; e coordenação de equipe. Professora a mais 15 anos em cursos de graduação e pós-graduação.

Cristiano Neves
Especialista em Engenharia de Sistemas, ESAB

Mais de 15 anos de experiência com análise e desenvolvimento de sistemas, atuando em empresas de diversos segmentos e portes, junto a equipes multidisciplinares. Experiência em liderança e organização de equipes e projetos ligados a área de tecnologia da informação. Mais de 5 anos de experiência lecionando disciplinas na área de sistemas e tecnologia da informação.

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.

Gustavo Aguilar
MBA em Ciência de Dados, IGTI

Profissional de Tecnologia da Informação com mais de 20 anos de experiência na área de banco de dados, tendo trabalhado em grandes empresas do setor de telecomunicação. Com grande vivência em administração de ambientes de missão crítica, atua como líder de equipe, consultor nas áreas de modelagem, arquitetura e engenharia de dados, Cloud Computing e treinamento, sendo também professor, instrutor e palestrante há mais de 10 anos.

Realize uma videoconferência gratuita com um professor

Em dúvida sobre o curso mais adequado ao seu perfil?
Gostaria de conhecer melhor o nosso modelo de ensino?

Agendar videoconferência

Processo seletivo

O processo seletivo do IGTI é simples e permite você conhecer melhor nossa cultura.
1
Solicitar videoconferência

Tire todas as suas dúvidas com um professor, receba orientações sobre seu curso e faça uma análise de perfil.

Agendar
2
Confirmar dia e horário

No prazo máximo de um dia útil, entramos em contato para esclarecer dúvidas, solicitar o seu currículo e agendar a videoconferência.

3
Participar da videoconferência

Após recebermos o seu currículo, participe da videoconferência com o professor.

4
Realizar matrícula

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

Faça sua matrícula antecipadamente e ganhe até R$ 1.000,00 em desconto

Estude na melhor escola de Pós-graduação em TI do país.

Invista em sua carreira profissional e certifique os seus conhecimentos.

Opte por planos de pagamento conforme a sua necessidade.

Consultar planos

O IGTI está no grupo de excelência do MEC

Com 14 anos de mercado, o IGTI é referência em pós-graduação em TI no Brasil.

Consultar credenciamento

Na dúvida?
Experimente uma aula grátis!

Que tal experimentar nosso ambiente de ensino para sentir como o IGTI ajudará você a conectar com seu futuro?

Experimentar aula grátis