Ciência de Dados e Big Data Analytics

*Ciência de Dados e Big Data Analytics* *MÓDULO 1: BIG DATA: UMA VISÃO GERAL* - Introdução ao Big Data e Ciência de Dados - O ecossistema de Big Data - Ferramentas utilizadas em Ciência de Dados e Big Data - A Inteligência Artificial e o Big Data aplicados ao cotidiano *MÓDULO 2: INTRODUÇÃO A CIÊNCIA DE DADOS* - Ciclo de vida de um processo de Ciência de Dados - Papéis dos envolvidos em projetos de Big Data e ciência dos dados - Técnicas utilizadas em Ciência de Dados e Big Data - Estatística descritiva para Ciência de Dados *MÓDULO 3: ANÁLISE DE DADOS I* - A evolução dos sistemas de informação - Visualização e análise de dados - Métricas relevantes para a estratégia: indicador-chave de desempenho - Análise de Dados Utilizando Dashboards *MÓDULO 4: ANÁLISE DE DADOS II* - Padrões Frequentes - Modelos de Agrupamento e Modelos de Regressão - Descoberta de Tópicos em Texto - Redes Complexas de Ciência de Dados *MÓDULO 5: TECNOLOGIA PARA O BIG DATA I* - Mineração de textos (Text mining) - Business Intelligence (BI) - Apache Hadoop - Arquiteturas de hardware/software de big data *MÓDULO 6: TECNOLOGIA PARA O BIG DATA II* - Sharding - Stream de dados: definição e fontes - Frameworks de Big Data: uma visão geral - Frameworks de visualização de dados *MÓDULO 7: FRAMEWORKS PARA BIG DATA I* - Tipos de dados não estruturados e principais usos - Particionamento de dados - Frameworks de armazenamento semiestruturados - Overview de frameworks de stream de big data *MÓDULO 8: FRAMEWORKS PARA BIG DATA II* - Frameworks de armazenamento não estruturados - Frameworks de armazenamento de dados de big data - Frameworks que utilizam sharding como forma de distribuição - Aplicações simples utilizando frameworks de big data *MÓDULO 9: BANCOS DE DADOS NÃO RELACIONAIS* - Escolha do banco de dados - Migrações de bases relacionais para bases NoSQL - Bancos de dados orientados a grafos (graph DBMS) - Motores de busca (search engines) *MÓDULO 10: BIG DATA E IOT* - Fundamentos de Internet das Coisas - Machine Learning: principais conceitos e tendências - Algoritmos Evolutivos e Aplicações de IA - Integração da IA com Internet das Coisas (IoT) *MÓDULO 11: ÉTICA E LEGISLAÇÃO* - Fundamentos da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) - Direitos dos titulares dos dados - Incidentes de vazamento de dados e comunicação à ANPD - Relatório de Impacto à Proteção de Dados Pessoais (RIPD) *MÓDULO 12: TÓPICOS ESPECIAIS* - Sistemas Especialistas - Sistemas ERP (Enterprise Resource Planning) - Sistema Integrado de Gestão - Sistema CRM (Customer Relationship Management) - Indústria 4.0