Tecnológico em Tecnologia em Big Data e Inteligência Analítica

Modalidade

Duração

4 semestres

Campus

Semestre

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Mensalidade

A partir de

R$ 449,00*

Sobre o curso 

O curso prepara o estudante para aplicar a inteligência artificial aos negócios através da análise automatizada e inteligente de dados obtidos de diferentes fontes, propiciando decisões mais precisas e otimizadas por parte das organizações. Em um mercado cada vez mais competitivo, empresas inteligentes tendem a garantir a sua sobrevivência para tornarem-se líderes de mercado. Nesse sentido, empresas de diferentes ramos podem recrutar este profissional, com destaque para os mercados financeiro, bancos, segurança digital, marketing digital, mineração de dados e sistemas que usam a inteligência artificial aplicada aos negócios.

• Analisar grandes volumes de dados relacionais e não relacionais
• Aplicar conceitos de estatística, mineração de dados e aprendizado de máquina
• Projetar e gerenciar a infraestrutura de Big Data

Carreira

Com a explosão do volume de dados disponibilizados pelas redes/mídias sociais, o Cientista de Dados tornou-se a peça chave dentro de uma organização. Por ser uma área relativamente nova, o mercado está muito carente deste profissional, o que garante excelentes oportunidades de evolução profissional. Os profissionais com essa formação poderão atuar no alinhamento das tecnologias da Internet das Coisas (IoT) com ferramentas da Inteligência Analítica para gerenciar ambientes de dados, subsidiar tomadas de decisões, analisar processos organizacionais, dados e processos, visando lucratividade, eficiência e qualidade.

Diferenciais

Empregabilidade

O mercado de trabalho para o profissional com formação em Big Data é recheado de oportunidades em diversos segmentos do mercado corporativo, tais como marketing digital, inteligência artificial, segurança cibernética e financeira. Atualmente é o segmento mais promissor dentro da área de Tecnologia da Informação.

Estilo Inovador

O curso possui um programa de ensino inovador, que visa desenvolver competências fundamentais para o seu sucesso profissional, como liderança, empreendedorismo e gerenciamento. Para isso, contamos com metodologias ativas diversas, além de trocar experiências com os alunos dos demais cursos da área de TI.

Infraestrutura completa

Infraestrutura completa de laboratórios e salas de aulas específicas, onde será possível desenvolver suas competências e vivenciar a sua futura profissão na prática.

Aulas práticas

Diversas disciplinas focadas no desenvolvimento de projetos práticos e com o uso de tecnologias reconhecidas e demandas no mercado.

Disciplinas

LÓGICA DE PROGRAMAÇÃO
COMUNICAÇÃO
FUNDAMENTOS DE BIG DATA
INTERNET DAS COISAS
PROCESSO DE NEGOCIO E EMPREENDEDORISMO
GEOMETRIA ANALITICA E ALGEBRA LINEAR
ENGENHARIA DE SOFTWARE I
ESTRUTURA DE DADOS
PROBABILIDADE E ESTATISTICA
PROGRAMACAO ORIENTADA A OBJETOS
FERRAMENTAS DE DASHBOARD
GESTÃO DE PROJETOS
ENGENHARIA DE SOFTWARE I
ESTRUTURA DE DADOS
PROBABILIDADE E ESTATISTICA
PROGRAMACAO ORIENTADA A OBJETOS
FERRAMENTAS DE DASHBOARD
GESTÃO DE PROJETOS
ANTROPOLOGIA E CULTURA BRASILEIRA
MODELAGEM PARA TOMADA DE DECISÃO

BANCO DE DADOS I
PESQUISA, ORDENAÇÃO E TÉCNICAS DE ARMAZENAMENTO
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
INTRODUÇÃO A PROGRAMAÇÃO EM BIG DATA
ENGENHARIA DE DADOS
FRAMEWORKS PARA BIG DATA
ROGRAMAÇÃO AVANÇADA EM BIG DATA
ARQUITETURA DE DADOS
FUNDAMENTOS PARA CERTIFICAÇÃO TÉCNICA
DESAFIOS CONTEMPORANEOS
BANCO DE DADOS APLICADO A BIG DATA
APRENDIZADO DE MÁQUINA
LABORATORIO DE SOFTWARE E PROJETOS
SISTEMAS DE RECOMENDAÇÃO
OPTATIVA

COORDENAÇÃO

Prof. Lincoln Morais

Graduado em Análise de Sistemas (1989) e mestrado (2001) em Ciências da Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Doutorando em Engenharia (USP/POLI). Atua com TI a 34 anos, sendo 14 anos em cargos de tomada de decisão em empresas de grande porte (SERPRO, American Express, Caterpillar, GoodYear, Microsoft) e a 27 anos como docente universitário em cursos presencial e EaD, de graduação e pós-graduação (UFRGS, SENAC, FIAP). Atua na área de Sistemas Operacionais, Computação de Alto Desempenho, Computação Distribuída e Móvel, Computação em Grade (Cloud Computing) e Redes de Computadores.

Página atualizada em 22/10/2019 às 17h55

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