Pós Graduação Unisinos - Big Data, Data Science e Data Analytics - EAD
Especialização

Big Data, Data Science e Data Analytics

EAD
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Período

Início: 15/03/2021
Término: 17/12/2021

Local

A Distância (EAD)

Dias de aula:

Aulas semanais.

Carga horária

360 horas

Para quê

Vivemos em um mundo onde tudo que fazemos é registrado, criando um fenômeno conhecido por Big Data. Da dinâmica do trânsito, à produtividade de uma fábrica, passando pelo comportamento dos consumidores e até sobre a ação de fenômenos naturais - esses dados podem revelar informações valiosas para otimização de processos, encontrar novos nichos de mercado, economizar recursos e facilitar a vida de todos.

Por isso a Especialização em Big Data, Data Science e Data Analytics foi criada: para capacitar profissionais a lidar com esses dados, fazendo sentido ao grande volume de informações e ter insights que possam revolucionar negócios e a sociedade. Sem profissionais capacitados, os dados não têm utilidade. O mercado precisa de pessoas que sejam capazes de armazenar, organizar, analisar e manter essas informações em segurança.

O curso traz um viés extremamente prático, com suporte para Deep Learning e uma grade curricular ampla: as aulas não se limitam apenas a machine learning, desenvolvimento e diferentes linguagens, mas também trata de análise de dados e sua aplicação em diferentes instituições, ajudando os alunos a compreender como podem aproveitar o fenômeno Big Data para diferentes mercados e negócios.


Para quem

a) Profissionais com curso superior nas áreas de Ciência da Computação e cursos afins, Administração e demais cursos afins, Comunicação e cursos afins, Estatística, Saúde e cursos afins, com experiência e/ou noções de programação e de estatística. b) Gestores de empresas e analistas de negócio, contemplando também profissionais da área de informática que já possuem uma visão gerencial sobre o segmento de negócio em que atuam, respeitando o item A. c) Profissionais que já possuem um entendimento do valor que os dados possuem para o seu negócio, mas ainda não dominam as tecnologias necessárias para a extração desse valor em grandes volumes de dados, respeitando o item A..


A qualificação profissional pós-curso

Essa especialização permite que os alunos dominem e façam uso de grandes grupos de dados. O aluno deve sair do curso capaz de elaborar e aplicar projetos que utilizem enormes quantidades de dados, desenvolver aplicações com diferentes arquiteturas de processamento, implementar soluções de armazenamento de dados, análise de dados, e que mantenham os dados seguros e privados.

Além disso, o profissional irá compreender, como um todo, o fluxo de geração de informação, tratamento, análise e emprego do conhecimento para tomada de decisões que podem revolucionar negócios e mercados.

Coordenação do Curso


Josiane Brietzke Porto

Doutor em Engenharia de Produção (UFRGS) Tem experiência na área de Ciência da Informação, com ênfase em Sistemas de Informação. Atua nos seguintes temas: Modelagem de Negócios, Gestão Estratégica, Pilotagem de Empresas com Balanced Scorecard, Sistemas de Indicadores de Gestão.

E-mail: josibrietzke@unisinos.br

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ESTRUTURA CURRICULAR

A organização curricular deste curso é composta pelas seguintes disciplinas:

Introdução a Big Data e Data Analytics (24h)

Estatística aplicada (24h)

Algoritmos e Data Science (24h)

Governança de Dados e Big Data (24)

Introdução a Python e R (24h)

Visualização de dados e informação (24h)

Segurança e Privacidade de Dados (24h)

Seminário em Big Data e Data Analytics (12h)

Machine Learning (24h)

Processamento de Alto Desempenho e Aplicações (24h)

Lidando com Big Data (24h)

Gerenciamento e Processamento de Big Data (24h)

Internet das Coisas e Aplicações Distribuídas (24h)

Deep Learning (24h)

Business Intelligence e BigData (24h)

Seminário em Data Science (12h)

COMO INGRESSAR

Veja as orientações para o processo seletivo do curso:

1

INSCRIÇÃO
ONLINE

Faça sua inscrição online pelo Portal de Inscrição.

Inscreva-se
2

COMPROVANTE

Para imprimir a segunda via do boleto ou do comprovante de inscrições, acesse o Portal de Inscrição.

Acessar
3

DOCUMENTAÇÃO

Saiba quais são os documentos obrigatórios que devem ser apresentados.

Saber mais
4

INFORMAÇÕES GERAIS

Confira algumas informações sobre o processo seletivo.

Conferir agora

INVESTIMENTO

Valores referentes ao ano de 2021. O valor do curso pode ser financiado em 6 ou 12 vezes sem juros, ou em 18 ou 24 vezes com juros. Confira abaixo os valores e as opções de parcelamento.

 

"Desconto de 20% sobre o valor do curso*. Condição válida para matrículas vínculo realizadas até 31/01/2021."

Egressos Unisinos

Nº de Parcelas Valor Mensal (R$) Valor Mensal com
desconto (R$)
6 R$ 1.347,00 R$ 1.077,60
12 R$ 673,50 R$ 538,80
18 R$ 472,50 R$ 378,00
24 R$ 360,00 R$ 288,00
30 - -
36 - -

Participantes em Geral

Nº de Parcelas Valor Mensal (R$) Valor Mensal com
desconto (R$)
6 R$ 1.496,67 R$ 1.197,33
12 R$ 748,33 R$ 598,67
18 R$ 525,00 R$ 420,00
24 R$ 400,00 R$ 320,00
30 - -
36 - -

Orientações financeiras keyboard_arrow_down

PARCELAS
O vencimento da primeira parcela do curso ocorre no ato da matrícula, e o boleto deve ser acessado via Portal Minha Unisinos.
A segunda parcela vence no dia 30 do mês subsequente ao início das aulas. As demais parcelas vencem no dia 30 de cada mês, de acordo com o plano de pagamento escolhido pelo aluno.


PAGAMENTO
Para pagamento, o aluno deve utilizar o Documento de Cobrança (DOC) acessando-o mensalmente no sistema de autoatendimento disponível no portal Minha Unisinos e/ou no APP da Unisinos e efetuar o pagamento até a data de vencimento na rede bancária. Os boletos não são enviados por correio.


DESCONTO
O desconto concedido no curso (*) não é cumulativo com os descontos empresa, progressivo e para ex-alunos de escolas Jesuítas. Demais descontos também não são cumulativos, devendo optar-se pelo desconto de maior valor.
Desconto concedido após a matrícula é válido a partir da segunda parcela do curso, retroativo a primeira parcela, desde que a matricula seja efetivada no período regular.


ATENÇÃO: De acordo com o BACEN - Banco Central do Brasil e a FEBRABAN - Federação Brasileira de Bancos, através das Circulares nºs 3.461/09, 3.598/12 e 3.656/13, todos os boletos devem ser emitidos por meio de Cobrança Registrada. Por este motivo, o boleto para pagamento da 1ª parcela estará disponível no Portal Minha Unisinos 48 horas após a efetivação da sua matrícula. No caso de dúvidas contate o Atendimento Unisinos.

PROFESSORES DO CURSO

O aluno de Big Data, Data Science e Data Analytics tem à disposição um corpo docente composto em sua maioria por mestres, doutores e pós-doutores, com formação nacional e internacional e reconhecida experiência profissional.
Conheça alguns professores do curso:

Daniel Stefani Marcon

Daniel Stefani Marcon

Professor da Unisinos, com graduação, mestrado e doutorado em Ciência da Computação. Seus interesses: sistemas distribuídos, redes de computadores, segurança da informação e otimização, Internet das Coisas, computação na nuvem, computação na névoa, redes definidas por software, entre outros. Possui publicações de alta relevância, e é revisor de periódicos.

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João Elison Da Rosa Tavares

João Elison Da Rosa Tavares

João Tavares trabalha há mais de 20 anos na área de TI, liderando dezenas de projetos. Pesquisador com publicações internacionais e patentes na área de computação ubíqua e tecnologias assistivas.

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Luisa Mariele Strauss

Luisa Mariele Strauss

Além da docência, atuei também na gestão da Unisinos, sempre em temas vinculados a métricas de desempenho, Business Intelligence, planejamento estratégico, Avaliação Institucional e indicadores externos. Trabalhei na construção de simulações, painéis de controle, diagnósticos e relatórios de gestão. O tema análise de dados e informações sempre esteve presente e, atualmente, pesquiso na área de Big Data, Analytics e Ciência de Dados.

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Cristiano André da Costa

Cristiano André da Costa

É Professor Titular II na Unisinos. É pesquisador do Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada e diretor do SOFTWARELAB-Núcleo de Excelência em Inovação de Software

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Rafael Kunst

Rafael Kunst

Professor e pesquisador do PPG em Computação Aplicada da Unisinos. Doutor e Mestre em Ciência da Computação. Interesse em comunicações móveis de última geração, comunicações militares, Indústria 4.0, Internet das Coisas e a aplicação de Big Data Analytics e Machine Learning. Tem vasta experiência como consultor, coordenando projetos com universidades e empresas no mundo. Empreende nas áreas de TI e no ramo de cervejas artesanais.

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Josiane Brietzke Porto

Doutora e Mestre em Administração. Especialista em Melhoria de Processos de Software e Bacharel em Ciência da Computação. Experiência de mais de 13 anos em projetos de software, inovação e qualidade, no mercado de TI. Professora em cursos de TI e Administração. Coordenadora de especializações da Escola Politécnica e de MBAs da Escola Gestão e Negócios.

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Rodrigo Da Rosa Righi

Rodrigo Da Rosa Righi

Membro da SBC, ACM e IEEE, professor/pesquisador na Unisinos. Bacharel, Mestre e Doutor em Ciência da Computação com período sanduiche na Tecnische Universitaet Berlin e pós-doc no KAIST (Korea). Consultor em sistemas de computação embarcada, com a instalação de Linux e WinCe.

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Gabriel De Oliveira Ramos

Gabriel De Oliveira Ramos

Professor assistente do PPG em Computação Aplicada da Unisinos. Possui Mestrado e Doutorado em Computação. Fez pós-doutorado no Artificial Intelligence Lab da Vrije Universiteit Brussel (Bélgica). Atua na linha de Inteligência Artificial há 10 anos, possuindo experiência com aprendizado por reforço, sistemas multiagente, teoria dos jogos, aprendizado de máquina, aprendizado profundo, métodos de busca, entre outros.

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