O Profissional da área de Big Data e Analytics desempenha papel vital nas organizações atualmente, atuando de forma direta na coleta, no processamento e no armazenamento de dados de diferentes fontes. Para fazer isso, ele precisa de um conhecimento profundo de SQL e outras soluções de banco de dados, como os NoSQL. Também, precisa estabelecer mecanismos de extração e análise de dados de Big Data, bem como promover o deployment de aplicações em sistemas baseados em nuvem, com alta disponibilidade e escaláveis. Neste contexto, o Curso de Especialização em Big Data, Gestão de Dados e Analytics está organizado em três principais eixos de formação. O primeiro explora soluções de Banco de Dados Relacionais e NoSQL, capacitando o estudante quanto ao projeto de soluções, administração e alta disponibilidade, com aulas práticas focadas em Banco de Dados Oracle, Cassandra, MongoDB e Redis. O segundo eixo tem como foco a gestão, extração de dados, analytics e projeto de data lakes, com o desenvolvimento e uso de frameworks, técnicas de integração e ferramentas, como, por exemplo, com aulas práticas utilizando o Spark, Hadoop e PowerBI para business analytics, entre outras. Neste eixo, no módulo Huawei HCIA – Big Data, em função da parceria estabelecida com a empresa, o estudante terá o módulo baseado no currículo oficial da academia Huawei, permitindo que possa se preparar para a certificação correspondente, representando uma excelente oportunidade de qualificação adicional. Por fim, o terceiro eixo do curso explora o uso de tecnologias de virtualização, de containers e de plataformas de computação em nuvem para o deployment de aplicações, além de abordar questões legais de segurança e privacidade, também importante num momento que o profissional de dados precisa lidar com a aplicação da LGPD. IMPORTANTE: o curso é semipresencial. Todas aulas do modo online são ao vivo, ministradas pelos professores titulares das disciplinas, com interação permanente com os estudantes, como uma aula presencial normal. As aulas que possuem encontros presenciais são em laboratórios próprios da PUCPR e destinados às aulas práticas das disciplinas técnicas. No caso, o estudante tem a possibilidade, se desejar, de assistir essas aulas também online remotamente ao vivo, junto com os que estão presencialmente na PUCPR, uma vez que essas aulas presenciais são transmitidas do laboratório, e executar as atividades práticas utilizando máquinas virtuais, simuladores e eventuais plataformas virtualizadas por meio do uso modelo HyFlex adotado com sucesso no período da pandemia.
Público-Alvo
Profissionais de tecnologia da informação e comunicação, engenharia e áreas afins que tenham interesse em se especializar no desenvolvimento de projetos relacionados com Big Data em ambientes corporativos. Destina-se tanto a recém-formados quanto a profissionais atuantes no mercado de trabalho, no início ou em fase de consolidação de suas carreiras, quando o curso irá proporcionar atualização de conhecimentos ou aquisição de novas habilidades e competências dentro de sua área de atuação.
Professores Inspiradores
Na PUCPR você aprende com os melhores professores do mercado. Profissionais que poderão compor o corpo docente na abertura da turma.
Possui graduação em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Itajubá, mestrado em Informática pela Pontifícia Universidade Católica do Paraná, doutorado em Informática pela Pontifícia Universidade Católica do Paraná e doutorado em Informática e Telecomunicações - Université de Pierre et Marie Curie, Paris VI, França(co-tutela PUCPR). Atualmente é professor e pesquisador na Pontifícia Universidade Católica do Paraná, onde também ocupa a coordenação dos cursos de graduação de Eng. Elétrica, Eletrônica e Biomédica. É professor e coordenador da Academia Cisco-PUCPR e dos cursos de Especialização de Redes e Telecomunicações, CyberSecurity, BigData, Gestão de Dados e Analytics e Cloud Computing da IT Academy-PUCPR. Atuou como pesquisador e coordenador de diversos Projetos de P&D na área de Sistemas Celulares, IoT e Computação Nuvem na parceria tecnológica entre a PUCPR e a Nokia Networks no Tecnoparque da PUCPR. Tem experiência na área de Sistemas de Comunicação e Ciência da Computação, atuando principalmente nos seguintes temas: protocolos, computação em nuvem, virtualização, redes de computadores, segurança de redes e sistemas celulares
ricardo.nabhen@pucpr.br
Emerson Cabrera Paraiso
Doutorado
Possui graduação em Engenharia de Computação pela Pontifícia Universidade Católica do Paraná (1993), mestrado em Engenharia Elétrica e Informática Industrial pela Universidade Tecnológica Federal do Paraná (1997) e doutorado em Computação - Université de Technologie de Compiègne - France (2005). Pesquisador Produtividade em Pesquisa pela Fundação Araucária entre 2013 e 2015. Atualmente é professor titular da Pontifícia Universidade Católica do Paraná, coordenador do Programa de Pós-Graduação em Informática. Tem interesse nas seguintes áreas de pesquisa: Processamento de Linguagem Natural, Mineração de Textos, Recuperação da Informação, Game Analytics e Sistemas Colaborativos. Possui patentes registradas no INPI. Membro do Conselho Técnico-Científico de Sistemas e Computação do TECPAR (Instituto de Tecnologia do Paraná). Membro do Comitê Assessor da Ciência da Computação junto a Fundação Araucária. Membro da ACM, da IEEE, da Sociedade Brasileira de Computação (SBC) e diretor da antena Brasil do consórcio Web Intelligence (www.ppgia.pucpr.br/wic-br). Coach da PUCPR na Maratona de Programação da ACM/SBC.
Mestre pelo Programa de Pós-Graduação em Tecnologia em Saúde (PPGTS) da Pontifícia Universidade Católica do Paraná (2019), possui graduação em Engenharia Elétrica (ênfase Telecomunicações) pela Pontifícia Universidade Católica do Paraná (1998) e especialização em Desenvolvimento de Jogos Digitais pela Pontifícia Universidade Católica do Paraná (2012). Profissionalmente, atua como Professor da Pontifícia Universidade Católica do Paraná em cursos de graduação, extensão e especialização nas áreas de desenvolvimento de jogos e programação em geral para sistemas e dispositivos móveis.
Introdução à arquitetura do banco de dados Oracle.Gerenciando instância. Configurando o ambiente de rede Oracle.Gerenciando as estruturas de armazenamento.Administrando a segurança do usuário.Gerenciando a concorrência de dados. Gerenciando procedimentos undo. Auditando. Desempenho e Manuenção. Gerenciando Recursos. Automatizando Tarefas Usando o Oracle Scheduler. Gerenciando espaço.
Esta disciplina é destinada a compreender os impactos que a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) traz para os processos de governança de TI. Nela, os estudantes conhecem os conceitos, implicações, regras, stakeholders e processos envolvidos na LGPD aplicados à TI. Ao final, os estudantes podem analisar os impactos da LGPD relacionados aos processos de governança de TI e de gerenciamento de serviços com base na legislação vigente.
A disciplina aborda o processo de gestão de identidade e acesso no contexto de sistemas corporativos. Ao final, o estudante é capaz de implementar soluções envolvendo a autenticação multifator e o controle de acesso baseado em provedores de Identidade e no uso de frameworks de gestão de identidade.
Visão Geral de datacenter. Arquitetura e modelos de datacenter. Arquitetura de armazenamento (storage) e capacity planning. Serviços de HA e DR. Serviços de Automação, gerenciamento e monitoramento. Projeto e dimensionamento de datacenter (serviços: rede, processamento, virtualização) e visão de TI.
Esta disciplina aborda fundamentos de banco de dados relacional e de sistemas gerenciadores de bancos de dados. Ao final da disciplina, os estudantes são capazes de desenvolver projetos envolvendo arquitetura de BD e gerenciar instâncias correspondentes.
Esta disciplina trata da estrutura do trabalho científico, bem como dos tipos e métodos de pesquisa. Ao final, o estudante desenvolve seu trabalho de conclusão de curso com base na temática definida pelo desafio de aplicação proposto.
Esta disciplina trata do processo de análise de dados como ferramenta para o suporte à tomada de decisões. Nela, os estudantes compreendem a arquitetura de Big Data e os processos de inteligência para identificação de tendências e padrões. Ao final, os estudantes são capazes de compreender as principais técnicas e etapas envolvidas nas análises e seus requisitos bem como gerar relatórios e criar dashboards inteligentes, por exemplo, utilizando a ferramenta PowerBI, para a tomada de decisões no âmbito corporativo e de negócios.
Esta disciplina trata de ferramentas e frameworks de Big Data como suporte ao desenvolvimento de projetos relacionados. Baseada no currículo oficial da certificação Huawei - HCIA Big Data, ela explora o uso de plataformas e tecnologias, como o Flink, LDAP e Kerberos e o Elasticsearch. Ao final, os estudantes são capazes de desenvolver projetos de Big Data aplicando metodologias e processos de integração de dados.
Esta disciplina aborda o processo de descoberta do conhecimento para o suporte à tomada de decisões. Nela, os estudantes analisam frameworks de Big Data, processos e etapas associados à descoberta de conhecimento. Ao final, os estudantes são capazes de desenvolver projetos com base no uso de ferramentas aplicando técnicas e recursos de Big Data, como o Map-Reduce e o Spark, visando à construção de um sistema inteligente para a tomada de decisões.
A disciplina problematiza as questões fundamentais e os conceitos associados à gestão de dados no contexto organizacional. Nela, o estudante analisa a arquitetura de dados envolvida bem como a aplicação de modelos e frameworks para diagnóstico da governança. Ao final, os estudantes são capazes de solucionar os desafios e analisar as etapas para a implantação de processos orientados a dados.
Esta disciplina trata dos fundamentos de Programação Python. Ao final, o estudante é capaz de desenvolver projetos com a linguagem utilizando recursos básicos e de orientação a objetos.
Esta disciplina aborda assuntos relacionados às práticas e ferramentas da Gestão Ágil de Projetos. Serão discutidos conceitos sobre a origem da gestão, contexto ágil nas organizações, cultura e liderança ágil e os frameworks ágeis Scrum, Kanban e SAFe. Ao final da disciplina, o participante é capaz de analisar a adoção de um framework ágil de acordo com o contexto das organizações e, também, aplicar as práticas da agilidade na liderança e processos gerencias da organização.
Sistemas de Virtualização e Orquestração de Containers
Carga horária: 24h
Esta disciplina trata da virtualização de recursos e das arquiteturas de cloud computing. Ao final, os estudantes são capazes de desenvolver projetos em ambientes multi-tenant, envolvendo containers e orquestração de recursos.
Esta disciplina aborda os princípios, técnicas e ferramentas necessárias para coletar, analisar e interpretar dados com o objetivo de tomar decisões informadas e resolver problemas complexos.
Esta disciplina trata da utilização de recursos da computação em nuvem para coletar, processar e analisar dados de forma eficaz, permitindo a tomada de decisões assertivas no contexto de negócios ou organizações.
Analisar os problemas éticos atuais, privilegiando controvérsias relacionadas às atividades profissionais. Ao final, os alunos serão capazes de tomar decisões responsáveis e sustentáveis, de acordo com princípios éticos.