Especialização em Ciência de Dados e Big Data Analytics

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O que é o curso de Especialização em Ciência de Dados e Big Data Analytics ?

Com um mercado bem promissor, as atividades de business analytics e para as tecnologias de Big Data é real. Gera uma maior demanda em profissionais como o Cientista de Dados que devem ter competências e habilidades para entender bem as estratégias e necessidades do negócio e gerenciar, projetar e desenvolver soluções de análise em grandes volumes de dados. No curso de Especialização em Ciências de Dados e Big Data Analytics serão apresentados temas amplos e atuais acerca da apresentação de ferramentas analíticas com perfil de Cientista de Dados.

PÚBLICO-ALVO

Profissionais com diploma de curso superior em Sistemas de Informação, Análise e desenvolvimento de sistemas, Jogos Digitais, Ciência da Computação, Engenharia de Computação e tecnólogos da área de Tecnologia da Informação e outros cursos correlatos, ou profissionais de nível superior que atuam na área de desenvolvimento de soluções e softwares, gerentes de TI, coordenadores de projetos, analistas de negócios e outros profissionais com interesse em tecnologias emergentes em ferramentas analíticas com perfil de Cientista de Dados.

ATOS LEGAIS

Nome da Instituição Expedidora: Universidade de Uberaba. Razão social da mantenedora da Instituição Expedidora: Sociedade Educacional Uberabense. CNPJ: 25.452.301/0001-87. Reconhecida pela Portaria nº 544/MEC, de 25/10/1988 - (DOU 26/10/88 - Seção I, p, 20.766). Recredenciada pela Portaria nº 347, de 09/04/2018 - (DOU nº 68, Seção 1, pág. 14, de 10/04/2018). Recredenciada pela Portaria nº 957, de 11/11/2020 - (DOU nº 216, Seção 1, pág. 41, de 12/11/2020). Curso de acordo com a disposição da Resolução nº 1, de 06/04/2018 CNE/CES (DOU-09/04/2018, Seção 1, p. 43). Aprovado pela Câmara de Pesquisa e Pós-Graduação de acordo com a disposição na Resolução nº 144/21 de 27/10/2021-UNIUBE. Código do cadastro no INEP - 170141

ORGANIZAÇÃO CURRICULAR

Fundamentos de Ciência de Dados e Big Data	60h
Módulos	Carga Horária
Introdução à Ciência de Dados	10h
Ciclo de Vida de um Processo de Ciência de Dados	10h
Aplicações da Ciência de Dados	10h
Papéis dos Envolvidos em Projetos de Big Data e Ciência dos Dados	10h
Ferramentas Utilizadas em Ciência de Dados e Big Data	10h
Análise de Dados Utilizando Dashboards	10h

Paradigmas de Linguagens de Programação para Ciência de Dados	60h
Módulos	Carga Horária
Python e Ambientes de Desenvolvimento	10h
Variáveis e Tipos de Dados em Python	10h
Estruturas Condicionais e Iterativas em Python	10h
Funções e Classes em Python	10h
Linguagens Multiparadigma: R	10h
Introdução à Linguagem R e Rstudio	10h

Banco de Dados - Relacional e Não Relacional	60h
Módulos	Carga Horária
Arquitetura de Banco de Dados	10h
Escolha do Banco de Dados	10h
SQL, Conceitos e Funcionalidades	10h
Migrações de Bases Relacionais para Bases NoSQL	10h
História dos Bancos de Dados Não Relacionais	10h
Classificação dos Bancos de Dados Não Relacionais	10h

Big Data Analytics	60h
Módulos	Carga Horária
Introdução a Big Data	10h
Aplicação de Big Data	10h
O Ecossistema de Big Data	10h
Ciência de Dados e Big Data	10h
Visualização de Dados em Big Data	10h
Introdução a Hadoop	10h

Machine Learning: Mineração e Análise de Dados	60h
Módulos	Carga Horária
Técnicas Utilizadas em Ciência de Dados e Big Data	10h
Aprendizado de Máquina (Machine Learning)	10h
Classificação de Textos - Introdução ao Aprendizado Supervisionado	10h
Classificação de Textos - Utilizando Python para Construir e Treinar Modelos de Machine Learning	10h
Análise de Sentimentos - Utilizando Python para Construir e Treinar Modelos de Machine Learning	10h
Algoritmos Paralelos com Rapids	10h

Framework para Big Data e IoT	60h
Módulos	Carga Horária
Frameworks de Big Data: Uma Visão Geral	10h
Aplicações Simples Utilizando Frameworks de Big Data	10h
Frameworks de Armazenamento Semiestruturados	10h
Frameworks de Armazenamento Não Estruturados	10h
Aplicações IoT	10h
Integrando Big Data e IoT	10h

METODOLOGIA

O curso de Especialização em Ciência de Dados e Big Data Analytics pode ser concluído em 06 meses, sendo o prazo máximo para conclusão de 12 meses. O curso está organizado em 06 eixos, cada um deles com 06 módulos (unidades de aprendizagens), com uma carga horária total de 360 horas, e a cada eixo concluído com aprovação o aluno receberá uma certificação intermediária com carga horária de 60 horas.

Os conteúdos poderão ser desenvolvidos através de leituras do material didático, videoaulas com dicas do professor, desafios e análises de situações práticas, permitindo ao aluno reflexões a respeito dos assuntos abordados em cada um dos eixos e módulos.

Durante o curso, o aluno terá o acompanhamento e apoio da Coordenação Geral da Pós EaD|Digital, Coordenador do Curso, Professores Tutores, Secretaria e Mentoria, através do Ambiente Virtual de Aprendizagem - AVA, onde todos eles serão responsáveis pelo suporte pedagógico, acadêmico e administrativo aos discentes.

Caso tenha mais dúvidas, gentileza encaminhá-las ao(a) coordenador(a) do curso, através do e-mail informado acima.
REQUISITOS TECNOLÓGICOS

Consulte os requisitos atualizados em http://suporteava.uniube.br/.
ENTREGA DE DOCUMENTOS

O aluno deverá anexar os seguintes documentos, no Ambiente Virtual de Aprendizagem - AVA:

1) Diploma do curso superior (frente e verso)
2) Carteira de Identidade
3) C.P.F. (se constar no RG, não é necessário)
4) Certidão de Nascimento ou Casamento

ATENÇÃO: Ao término do 3ª eixo, caso o(a) aluno(a) tenha alguma pendência documental ou financeira, não será possível a efetivação de sua matricula no 4º eixo.