O Curso

A Engenharia de Big Data é um pilar da Ciência de Dados, cujo foco está em todos os aspectos da produção do Big Data com qualidade, desde os estágios iniciais de especificação do sistema e seu ambiente computacional até a sua manutenção, quando o Big Data já está implantado e em operação. Usa teorias e métodos apropriados para resolver problemas de acordo com as restrições organizacionais e financeiras de uma empresa privada ou de um órgão em uma administração pública.

O grande desafio para o Engenheiro de Big Data é projetar, implantar, preparar e disponibilizar a infraestrutura do Big Data para ser utilizada pelos Cientistas de Dados. Geralmente são engenheiros de software, administradores de bancos de dados, analistas de redes locais e analistas de teleinformática que projetam, constroem, integram dados de várias fontes e gerenciam o Big Data. Escrevem consultas complexas para recuperação dos dados no Big Data, garantem que ele seja facilmente acessível e funcione sem problemas, garantindo que todo o ecossistema do Big Data esteja otimizado e disponível todo o tempo. Concentra-se mais no projeto e na arquitetura do ambiente do Big Data, entretanto é de suma importância que conheça os fundamentos da Ciência de Dados e da Inteligência Artificial (mineração de dados, machine learning e deep learning), para que possam executar suas atribuições com mais eficiência e agreguem valor as suas organizações.

Este curso irá prepará-lo para ser um profissional diferenciado na sua área de atuação. Ao longo do curso você irá habilitando-se a ingressar no mundo da Engenharia de Big Data, conhecer na teoria e na prática as principais metodologias e tecnologias disponíveis no mercado, cada vez mais demandados pelas organizações no Brasil e no Exterior.

OBJETIVOS DO CURSO

Capacitar o aluno com uma sólida formação em Engenharia de Big Data e torná-lo apto a desenvolver projetos lógicos e físicos de Big Data, participando de atividades de concepção, projeto, desenvolvimento, validação, implementação, implantação, operação e otimização. O aluno adquirirá profundos conhecimentos de metodologias, técnicas e ferramentas de computação para implantação e manutenção de Big Data, por meio de aplicações práticas, em laboratórios de informática para as aulas teóricas/práticas, com a execução de projetos e implementações. O aluno, também, aprenderá a usar pelo menos três softwares para implantação e gestão de Big Data padrões SQL e NoSQL, estruturados e não-estruturados. Os alunos poderão desenvolver seus projetos no “Laboratório de Inovações Tecnológicas”, criado pelo IESB para intensa utilização dos alunos nas áreas da Ciência de Dados e da Engenharia de Big Data.

PÚBLICO ALVO

Graduados ou Pós-Graduados em cursos na área das ciências exatas, interessados em conhecer e se preparar para novos desafios profissionais no mundo do Big Data;
Engenheiros de software, administradores de bancos de dados, administradores de dados, analistas de redes locais, analistas de teleinformática, administradores de Big Data e analistas de infraestrutura de TIC que precisam conhecer e se atualizarem com as tecnologias de Big Data;
Profissionais envolvidos com a Ciência de Dados e a Inteligência Artificial que necessitem entender melhor os processos de planejamento, construção e manutenção de Big Data;
Pessoas interessadas em estudar, conhecer novas tecnologias de computação, de ciência de dados, inteligência artificial e engenharia de big data e aumentar o seu grau de empregabilidade e valor no mercado de trabalho.

INFORMAÇÕES GERAIS

Carga Horária: O curso será ministrado em quatro períodos, totalizando 432 horas, com aproximadamente 95% das aulas em laboratório de informática.
Dia e horário da semana: Segundas, terças e quartas-feiras, sempre das 19h às 22h15, com aulas semanais.
Período de realização do curso: 16/03/2020 a 30/06/2021
Campus de aplicação do curso: As aulas poderão ocorrer nos Campus Asa Norte ou Campus Asa Sul do IESB, em função da disponibilidade dos laboratórios de informática para as aulas teóricas-práticas. O aluno será avisado no ato da matrícula no curso.

ESTRUTURA E CONTEÚDO PROGRAMÁTICO

O curso será ministrado em quatro períodos, totalizando 432 horas, em disciplinas em sala de aula e laboratório de informática.

No quarto período, como requisito de aprovação na disciplina Projeto Aplicado e Tópicos Avançados em Big Dataos alunos trabalharão em seus “Projeto Integrador em Engenharia de Big Data (PIEBD) ”, visando aplicar tudo o que aprenderam no curso em seus projetos profissionais e acadêmicos.

Os períodos estão assim definidos:

O primeiro período terá disciplinas voltadas para uma introdução ao ambiente da Engenharia de Big Data e da Ciência de dados. Servirá de nivelamento nos fundamentos básicos para a sequência do curso, propiciará o aproveitamento máximo do aluno nas demais disciplinas do segundo período e dará competências e habilidades suficientes para o aluno ingressar no mercado de trabalho da Engenharia de Big Data.
O segundo período terá disciplinas voltadas para a ampliação e melhoria das competências e habilidades dos alunos em Engenharia de Big Data.
O terceiro período terá disciplinas voltadas para a consolidação das habilidades e competências dos alunos em Engenharia de Big Data.
O quarto período terá disciplinas voltadas para que os alunos alcancem a excelência nas competências e habilidades em Engenharia de Big Data.

Os períodos são compostos pelas seguintes disciplinas:

1º período – 108 horas

EBD01.1 - Análise Exploratória e Visualização de Dados
EBD01.2 - Fundamentos de Bancos de Dados e Big Data
EBD01.3 - Softwares para uso em Ciência de Dados

2º período - 108 horas

EBD02.2 - Ciência de Dados e Inteligência Artificial
EBD02.2 - Sistemas Distribuídos
EBD02.3 - Introdução e Projeto de Big Data com Hadoop

3º período - 108 horas

EBD03.1 – Computação em Nuvem
EBD03.2 - Gerência de Dados NoSql no Big Data
EBD03.3 - Arquitetura e Implementação de Big Data com Hadoop

4º período – 108 horas

EBD04.1 - Projeto Aplicado e Tópicos Avançados em Big Data
EBD04.2 - Processamento Massivo em Big Data
EBD04.3 - Administração e Operação de Big Data com Hadoop

METODOLOGIA DE APLICAÇÃO DO CURSO

Aulas presenciais em sala de aula e em laboratório de informática. Abordagem prática, visando dar ao aluno uma experiência de aplicação das principais técnicas, algoritmos e softwares utilizados.

Para ter aprovação nas disciplinas o discente precisa cumprir 75% de frequência e ter a nota mínima exigida para aprovação de 5,0 (cinco), em uma escala de 0 (zero) a 10 (dez).