A pós-graduação em Engenharia de Dados, reconhecida pelo CREA, é destinada para graduados em cursos de tecnologia ou engenharia. Também é ideal para profissionais que atuam em tecnologia da informação, bem como administradores de redes, analistas de dados, analistas de business intelligence e cientistas de dados.
Hoje, o mercado de trabalho necessita de profissionais que sejam capazes de coletar, processar, armazenar e distribuir dados. Isso porque o aumento no volume de dados, as diferentes formas de trabalhar a informação e a crescente utilização de tecnologias para suportar essas formas de lidar com a informação cresceram nos últimos anos.
Diante disso, o papel do Engenheiro de Dados ganha ainda mais importância. Ao utilizar ferramentas para projetar, implementar, construir e integrar fontes de informação de diferentes origens, o profissional elabora soluções técnicas, orientado pela visão do negócio em distribuir a informação e criando soluções que reflitam o pensamento estratégico da organização.
Agora, confira detalhes da pós-graduação em Engenharia de Dados!
Qual o objetivo da pós-graduação em Engenharia de Dados?
O principal objetivo do curso é possibilitar que os interessados atuem como Engenheiros de Dados e sejam capazes de coletar, transformar, armazenar, gerenciar e disponibilizar dados corporativos às empresas e pessoas envolvidas, sem deixar de lado a participação nos processos que envolvem as tomadas de decisão.
Além disso, a pós em Engenharia de Dados visa:
- Oferecer formação específica na área de ciência e engenharia de dados de maneira multidisciplinar, difundindo e disseminando o conhecimento dos fundamentos e da atividade prática;
- Contribuir com uma formação prática por meio de ferramentas atuais e presentes no mercado;
- Capacitar na identificação e proposição de soluções técnicas aos problemas das organizações e da sociedade;
- Fornecer uma visão estratégica dos dados nas organizações.
Quais são as habilidades do Engenheiro de Dados?
Para trabalhar na área, é necessário que o profissional saiba:
- Atuar em conjunto com DBAs (Administradores de Banco de Dados) e Analistas de Dados, visando à integração de sistemas computacionais, de ponta a ponta;
- Programar em linguagens de banco de dados relacionais, como PL/SQL e T-SQL, e específicas para Big Data, como Python;
- Auxiliar tomadores de decisão através da construção artefatos OLAP provenientes de Data Warehouse e Data Marts;
- Construir Data Warehouse utilizando programação e ferramentas específicas para integração de dados;
- Criar, administrar e compreender aspectos relacionados à infraestrutura tecnológica responsável pela sustentação dos bancos de dados e aplicações relacionadas.
Disciplinas
Todo o conhecimento é conquistado a partir de 9 disciplinas. Confira quais são:
- Modelagem e arquitetura do dw (data warehouse)
- Interações entre big data e cloud computing
- Banco de dados relacional e big data
- Governança de dados
- Bancos de dados não relacionais (NoSQL)
- Machine learning
- Projeto em ciência de dados com soluções para processamento paralelo e distribuído de dados
- Administração de bancos de dados
- Gerenciamento do desempenho do banco de dados (tuning)
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