Especialização em Gestão de Projetos Ágeis
10/01/2019Eduardo Pessoa – Advogados Associados, Seleciona: Estagiário(a) de Direito
14/01/2019Especialização em Ciência de Dados
OBJETIVOS
Objetivo Geral do Curso:
- Capacitar os profissionais das áreas de Tecnologia da Informação (TI) e afins com os conhecimentos sobre as tecnologias
recentes e tendências da área de análise de dados, ciência de dados e inteligência de negócio, abordando desde conceitos básicos
até os práticos aplicados nas principais soluções e produtos de mercado.
Objetivo Específico:
- Capacitar profissionais com competência para conceber, especificar, analisar, desenvolver, implementar, adaptar, manter e evoluir soluções com as modernas tecnologias de dados, voltadas às necessidades de indústrias ou empresas de diversos segmentos.
- Desenvolver nos profissionais habilidades para identificar problemas de ordem organizacional, operacional ou sistêmica, relacionados com dados e informações, e propor soluções apropriadas que gerem ganhos organizacionais, comerciais ou financeiros.
- Permitir ao profissional usar estrategicamente a inteligência de negócio e a análise de dados como elementos de criação e manutenção de vantagem competitiva para as organizações.
<!–Capacitar o profissional:
- na seleção do ciclo de vida mais adequado ao projeto de software;
- no uso de técnicas de levantamento e documentação de requisitos;
- no uso da linguagem de modelagem UML;
- na aplicação de padrões e metodologias de gestão de projetos, de qualidade e de desenvolvimento de software;
- na aplicação prática de técnicas modernas de configuração, de teste, de reengenharia e de reutilização de software;
- na definição de um processo de desenvolvimento de software com qualidade.
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PÚBLICO-ALVO
Profissionais de nível superior que atuem na área de TI em geral, ou que nela desejem atuar, visando se especializar na área de análise de dados, ciência de dados e inteligência empresarial. Consultores da área de TI e profissionais de mercado que necessitem aprofundar seus conhecimentos e habilidades na área de inteligência analítica de negócios. Profissionais que ocupam ou possam vir a ocupar papéis de tomada de decisão nas empresas.
CONTEÚDO | 406 h/a
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Fundamentos de Business Intelligence | 24 h/a
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Gestão do Conhecimento e Inteligência Competitiva | 24 h/a
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Modelagem Dimensional e Indicadores de Desempenho/Dashboards | 24 h/a
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Gestão, Análise e Extração de Dados | 24 h/a
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Implementação de Projetos de Business Intelligence | 24 h/a
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Fundamentos de Big Data | 20 h/a
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Fundamentos de Computação em Nuvem | 24 h/a
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Modelagem e Programação com MapReduce | 20 h/a
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Desenvolvimento de Solução em Big Data | 24 h/a
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Streaming de Dados em tempo real | 24 h/a
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Fundamentos de Data Science, Data Mining e Análise Preditiva | 24 h/a
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Programação para Data Science e Data Analytics | 24 h/a
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Aprendizagem de Máquina em data Science/Data Analytics | 24 h/a
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Descoberta de Conhecimento | 24 h/a
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Análise Estatística de Dados | 24 h/a
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Metodologia do Trabalho Científico | 24 h/a
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Trabalho de Conclusão de Curso | 30 h/a
PROCESSO DE ADMISSÃO
PRÉ-REQUISITOS
COMPARECER À UNI7
- xerox RG e CPF,
- 1 foto, xerox diploma (ou declaração de conclusão),
- histórico da graduação,
- comprovante de residência.
MATRÍCULA
COORDENAÇÃO
Prof. Marum Simão FilhoDoutor em Informática Aplicada pela UNIFOR. Mestre em Ciência da Computação pela UFPE. Graduado em Computação pela UFC.
Leciona em cursos de graduação, pós-graduação e extensão desde 1998. Além da docência, atua no mercado profissional desde 1994, acumulando vários anos de experiência em desenvolvimento de sistemas e gerenciamento de projetos, além de ter exercido diversos cargos de gestão.
Atualmente, é funcionário da área de Tecnologia da Informação do Banco do Nordeste do Brasil e coordenador da graduação em Sistemas de Informação e das pós-graduações em Arquitetura de Sistemas para Internet, em Gestão Estratégica e Governança de TI, e em Ciência de Dados, da UNI7 – Centro Universitário 7 de Setembro.
MEMBRO DO GRUPO
DE EXCELÊNCIA
DO MEC
À UNI7, reserva-se o direito de não realizar o Curso de Especialização, caso o número de candidatos matriculados seja inferior ao número mínimo de vagas.
À UNI7, reserva-se o o direito de, por motivo de força maior, substituir membros do corpo docente por profissionais igualmente qualificados.