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Arquitetura de Dados

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Pós EAD - Oferta 2024
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Características:
Unidade do Curso: PUC Minas VirtualPUC Minas Virtual
Área de Conhecimento: TecnologiaTecnologia
Situação da Oferta: Oferta IniciadaOferta Iniciada
Duração do Curso: 18 Meses (Especialização)18 Meses (Especialização)

Arquitetura de Dados

Iniciativas de inovação e transformação digital apresentam vários desafios. Um deles é o fortalecimento da cultura Data Driven.  Isso faz com que as empresas demandem cada vez mais por Arquitetos de Dados para desempenhar um papel direcionador no ciclo de desenvolvimento e manutenção de arquitetura de dados. Este curso foi concebido para estabelecer as bases de uma jornada de construção de soluções de arquitetura de dados e para fornecer conhecimentos, competências e habilidades necessárias para trabalhar em projetos como arquitetos de dados. Essa especialização ampliará sua compreensão de arquitetura de dados e desenvolverá uma consciência crítica e profunda em gestão de dados, uma das áreas com maior crescimento e empregabilidade hoje e com previsões otimistas para os próximos anos.  Você irá aprender a gerenciar, explorar, analisar e tomar decisões apropriadas de gerenciamento de dados com base na sua criação, aquisição e processamento   e na gestão de dados de qualidade.  Seu foco é a resolução de problemas com atividades práticas e cases reais. Você desenvolverá habilidades que podem ser aplicadas diretamente a uma carreira de dados.

OBJETIVOS

O curso de Arquitetura de Dados tem como objetivo principal capacitar profissionais com o perfil de Arquiteto de Dados com competências adequadas para promover a cultura de dados e para desenvolver projetos para armazenamento, tratamento e disponibilização de dados necessários a organização.

Ao final do curso, o aluno será capaz de:

  • Entender a importância da cultura de dados e aplicar metodologias para desenvolver estratégias de dados alinhadas à visão da organização e para criar valor para as soluções digitais;   

  • Conhecer sobre os processos, frameworks e tecnologias que orientam a definição da arquitetura de infraestrutura escalável para gerenciamento de dados;

  • Projetar, desenvolver e gerenciar projetos que demandam técnicas e tecnologias atuais em arquitetura de dados e engenharia de dados;

  • Conhecer técnicas, ferramentas e tecnologias para promover a gestão do ciclo de vida do dado, observando os processos de sua criação, aquisição, integração, gestão e operacionalização;

  • Descrever os requisitos para garantir a confidencialidade, integridade e disponibilidade das informações bem como desenvolver procedimentos para gerenciamento de incidentes de dados;  

  • Prospectar tendências na área de arquitetura e engenharia de dados.

A QUEM SE DESTINA

Profissionais com formação superior:

  •  Engenharia de Software, Sistemas de Informação, Ciência da Computação, Engenharia de Computação e tecnólogos da área de Tecnologia da Informação e outros cursos correlatos;

  •  Em busca de novas habilidades, soft skills e networking em Arquitetura e Engenharia de Dados.

  •  Que já atuam em projetos ou atividades relacionados à análise e gestão de dados e que queiram complementar e aperfeiçoar seus conhecimentos em arquitetura de dados;

  •  Nas mais diversas áreas e que tenham alguma experiência em desenvolvimento de software; 

  •  Que atuam ou pretendem atuar no desenvolvimento de soluções inovadoras e inteligentes para favorecer a transformação digital.


CONTEÚDO DO CURSO

PILAR: CULTURA DATA DRIVEN

• Estratégia de Dados

- Fundamentos

- Necessidades estratégicas de dados

- Empresas Orientadas a Dados

- Cultura Data Driven. Data literacy

- Produtos de dados

- Topologias produtos de dados

- Principais componentes de uma estratégia de dados

- Métodos para criação de estratégia de dados

- Definição e execução da estratégia de dados

- Estratégia de dados para tomada de decisão

- Design de produtos de dados

- Avaliação do ROI da estratégia de dados

- Estudo de Casos

• Governança de Dados   

- Contexto organizacional de dados

- Conceitos de Governança de Dados (GD)

- Framework DMBoK

- Políticas, padrões e procedimentos aplicados aos dados: Data Stewardship, Data Owners, Dados Mestres, Dados Referência,  Metadados, Data Catalog

- Processo de implantação de GD

- Modelos de maturidade de dados

- GD aplicada em leis de Proteção (LGPD-GDPR)

- Compliance e Risk Assessment

- GD 2.0: Ética nos dados, Agilidade em GD, Gerência de Mudanças  

• Gestão e Qualidade de Dados

- Gestão de dados: conceitos, benefícios e desafios

- Ciclo de vida do dado

- Modelos operacionais de gerenciamento de dados

- Qualidade de dados: conceito e dimensões

- Qualidade dos metadados

- Processo de melhoria de análise e avaliação de qualidade de dados

- Definição e implementação de procedimentos operacionais de gestão e qualidade de dados

- Construção de soluções de monitoramento de arquiteturas e qualidade de dados

- Serviços de alertas baseados em cloud

- Ferramentas de visualização para monitoramento

- Indicadores, alarmes e métricas de acompanhamento

- Definição e implantação de políticas de backup e recovery de dados 

- Estudo de casos

• Modelagem e Organização de Dados

- Requisitos de informação

- Vocabulário de dados

- Padrões para modelagem de dados

- Modelagem dos diversos tipos de dados

- Desenvolvimento e manutenção de modelos conceituais, lógicos e físicos de dados

- Políticas, procedimentos e padrões de Modelagem de Dados

- Forward and Reverse Engineering

- Catálogo de dados e metadados

- Processo catalogação de dados

- Ferramentas para modelagem de dados, repositório, versionamento de modelos e registros de processos de dados

- Estratégias para implementar, desenvolver e testar manutenções em bancos de dados 

• Arquitetura de Gerenciamento de Dados   

- Conceitos e princípios de arquitetura de dados

- Conceitos de Data Mesh

- Componentes e características da arquitetura de dados moderna: Camadas de dados. SGBDs Relacionais e  NoSQL, Data Warehouse e Data Lake, processo ETL e ELT, soluções em processamento distribuído, barramentos de mensageria de dados

- Arquiteturas de Referência Abordagens e estratégias para arquitetura de dados

- Tradução de requisitos de negócios em especificações técnicas

- Requisitos arquiteturais

- Elaboração da arquitetura de dados

- Melhores práticas para arquitetura de dados

- Gestão da arquitetura de dados

• Humanidades

- O ser humano, o processo de humanização e o conceito de pessoa

- Desafios contemporâneos e o lugar da religião e da espiritualidade Autonomia e heteronomia na sociedade atual. Princípios éticos e ética profissional


PILAR: TECNOLOGIAS DE GESTÃO DE DADOS

• Arquiteturas e Serviços de Data Lakes e Data Warehousing

- Conceitos de Data Lake e Data Warehouse

- Logical Data Lake

- Blocos funcionais em uma arquitetura de dados

- Schema on-write x Schema on-read

- Sincronização de fluxos independentes e dependentes

- Construção de dimensões em DW

- Engines de Data Warehousing

- Orquestração de transformações em DW

- Organização de camadas em um Data Lake

- Data Lake On-premise x Data Lake na Nuvem

• Preparação, Orquestração e Fluxos de Dados

- Montagem do conjunto de dados

- Melhoramento e enriquecimento

- Preparação: eliminação de dados irrelevantes, granulação e agregação, consistência, poluição, análise de domínios de atributos, integridade, concordância, duplicação e redundância

- Feature Engineering

- ELT x ETL

- Ferramentas para preparação e orquestração de dados

- Escalonamento de jobs baseados em eventos

- Orquestradores open-source e baseados em cloud

- Implementação de fluxos de correção de dados em expurgo  

• Banco de Dados Relacionais e não Relacionais

- Modelo Relacional

- SQL

- Bancos de Dados NoSQL: definição; motivação; modelo de Transações

- Modelos NoSQL 

- Bancos de Dados NoSQL: Redis, Cassandra, Mongodb, Neo4J

- Introdução a Bases NewSQL

• Armazenamento e Processamento Massivo e Distribuído De Dados

- Princípios de processamento e de volumes de dados massivos

- HDFS - Hadoop Distributed File System 

- Replicação e redundância de dados e metadados

- Operações de leitura, escrita e listagem de arquivos distribuídos

- Técnicas de compressão, otimização e particionamento de dados

- Soluções em Processamento Distribuído: Ecossitema Hadoop; Modelo MapReduce; Apache Spark; Apache Flink; Apache Sqoop; Apache ORC; Apache Pig; Apache HBase; Apache Hive; Apache Flume

• Arquitetura de Soluções em Nuvem

- conceitos, tipos, utilização e fornecedores

- Desenho de soluções de IaaS com cenários de: elasticidade, balanceamento de carga, alta disponibilidade e DevOps

- Arquiteturas de Cloud, Multicloud e Híbridas

- Cenários multi-cloud e cloud híbrida

- Principais soluções de SaaS e PaaS: front-end, back-end, banco de dados e serverless

- Segurança

- Estratégias de migração de aplicações para provedores de computação em nuvem

- FinOps: avaliação de viabilidade técnica e financeira 

- Governança de Nuvem

• Cultura e Práticas DataOps e MLOps

- MLOps x DevOps x DataOps 

- Camadas, componentes, infraestrutura e ferramentas para arquitetura de Machine Learning

- Projeto e construção de pipeline para build e deployment

- Armazenamento e gestão de métricas, artefatos e encodings

- Kubeflow. Apache Airflow, Apache Beam  

- Criação, treinamento e implantação de modelos: AWS, GCP e Azure


PILAR: CONTROLE E SEGURANÇA DE DADOS

• Segurança em Armazenamento, Tratamento e Consumo de Dados

- Criptografia e gestão de chaves criptográficas.

- Serviços e técnicas de autenticação

- Tratamento de dados sensíveis e mascaramento

- Planejamento e regras de rede

- Gestão de acessos de usuários e serviços

- Implementação de padrões e processos compatíveis com LGPD / GDPR

- A necessidade da adoção dos controles internos

- Conceitos de auditoria 

• Gerenciamento de Incidentes e Riscos

- Fundamentos de incidentes e riscos 

- Medidas técnicas e administrativas de prevenção e resposta a incidentes

- Lifecyle de Gerenciamento de Incidentes: Processo e Etapas. Técnicas e padrões e práticas para gestão de incidentes

- Gerenciamento de evidências

- Produzindo e publicando Postmortems

- Ferramentas para gestão de Incidente, alerta e comunicação: PagerDuty, VictorOps.

- Tipos de riscos no contexto de tecnologia da informação

- Classificação de ativos e serviços

- Ciclo de vida do gerenciamento de riscos

- Quantificação de riscos e consequências de SLOs

- Metodologias para mensurar riscos

- Planos de contingência

- Ferramentas de planejamento e Comunicação: Azure DevOps


PILAR: MONITORAMENTO E ANÁLISE

• Monitoramento e Observabilidade 

- Monitoramento x Observabilidade

- Elementos, pilares e benefícios da observabilidade

- Estratégias para medições e monitoramento contínuo

- Conexão  do monitoramento e observabilidade com as estratégias de SLO e Error Budgeting

- Ferramentas: Elasticsearch, Kibana e Logstash (Pilha ELK), Grafana, PROMETHEUS. Datadog. Nagios.. NEWRELIC

- Application Performance Management (APM)

- Monitorando as aplicações

- Definição de alertas

- Relatórios de Performance de Aplicações

- Utilização de logs, métricas e tracing

- Métricas e medição de maturidade para DevOps

- OpenTelemetry

• IA Generativa para Gerenciamento de Dados

- Fundamentos de IAs Generativas (GenAI)

- Plataformas de GenAI

- Engenharia de Prompt

- GenAI e suas implicações na gestão e análise de dados

- Abordagens para adoção de Generative AI em arquitetura de dados

- Modernização da arquitetura de dados

- Automação de processos e procedimentos de gerenciamento de dados

- Criação de APIs para acesso a dados

- Identificação de oportunidades de produtos de dados

- Conceitos de AI-as-a-Service, AI-as-a-commodity, AI Gateways

- Tendencias

• Humanidades

- O ser humano, o processo de humanização e o conceito de pessoa

- Desafios contemporâneos e o lugar da religião e da espiritualidade

- Autonomia e heteronomia na sociedade atual

- Princípios éticos e ética profissional

CONTEÚDO PROGRAMÁTICO

  • ARMAZENAMENTO E PROCESSAMENTO MASSIVO E DISTRIBUÍDO DE DADOS

  • ARQUITETURA DE GERENCIAMENTO DE DADOS

  • ARQUITETURA DE SOLUÇÕES EM NUVEM

  • ARQUITETURAS E SERVIÇOS DE DATA LAKES E DATA WAREHOUSING

  • BANCOS DE DADOS RELACIONAIS E NÃO RELACIONAIS

  • CULTURA E PRÁTICAS DATAOPS E MLOPS

  • ESTRATÉGIA DE DADOS

  • GESTÃO DE INCIDENTES E RISCOS

  • GESTÃO E QUALIDADE DE DADOS

  • GOVERNANÇA DE DADOS

  • IA GENERATIVA PARA GERENCIAMENTO DE DADOS

  • MODELAGEM E ORGANIZAÇÃO DE DADOS

  • MONITORAMENTO E OBSERVABILIDADE

  • PREPARAÇÃO, ORQUESTRAÇÃO E FLUXOS DE DADOS

  • SEGURANÇA EM ARMAZENAMENTO, TRATAMENTO E CONSUMO DE DADOS

  • HUMANIDADES*

*Atenta as tendências de mercado e visando desenvolver a compreensão do ser humano frente às ambiguidades existenciais e sócio religiosas da contemporaneidade, a PUC Minas Virtual disponibilizará como disciplina bônus, além das disciplinas previstas para cada um de seus cursos, a disciplina Humanidades.

Confira as ementas AQUI.



CORPO DOCENTE

  • Bianca Assone - Especialista

  • Edgar Paes Cassemiro - Mestre

  • Henrique Batista da Silva - Doutor

  • Paulo Henrique Nazaré - Especialista

  • Renan Santos Mendes - Doutor

  • Ricardo Brito Alves - Mestre

METODOLOGIA


Para ver a metodologia completa, clique AQUI.

TRABALHO DE CONCLUSÃO DE CURSO

O Trabalho de Conclusão de Curso não é mais obrigatório na PUC Minas Virtual*, no entanto, o aluno poderá, opcionalmente,  contratar um TCC. Após a contratação, será apresentada ao aluno a proposta de trabalho, bem como designado um orientador individual. As informações que dizem respeito à execução do TCC também serão disponibilizadas por meios de textos e vídeos. A duração prevista para o trabalho é de 60 dias e, ao final, o aluno deverá fazer uma apresentação via Internet.

*Exceto para o curso de Engenharia de Segurança do Trabalho.

INSCRIÇÃO E MATRÍCULA

  • Documentos necessários (não precisam ser autenticados): 

    • RG ou CNH (frente e verso)
    • Diploma da graduação (frente e verso)

    Obs.: O envio do diploma é obrigatório. Entretanto, caso você não o tenha em mãos ainda, você deverá enviar o Termo de Compromisso (cujo modelo estará disponível no link de upload dos documentos, e também está disponível para consulta clicando aqui) assinado. Mas o envio do diploma deverá ser feito até o final do curso.

    O envio do diploma tem como objetivo a conferência com relação à habilitação para cursar uma especialização (de acordo com a Lei nº 9.394, para ingressar em uma especialização e necessário que já tenha ocorrido a colação de grau). O Termo de Compromisso é um documento que em que você se responsabiliza por essa habilitação e se responsabiliza pelo envio do diploma como requisito legal para início da sua certificação ao final das atividades acadêmicas.

    • Certidão de casamento/divórcio (frente e verso), caso tenha ocorrido alteração de nome.

ATENÇÃO:

  1. A documentação deverá ser digitalizada e enviada, via upload no link recebido pelo e-mail, após o pagamento do valor referente à matrícula (1ª parcela do Curso).
  2. O processo de inscrição e matrícula fica condicionado ao pagamento da primeira mensalidade.
  3. A entrega da documentação é exigida logo após o pagamento da primeira mensalidade e ela é um requisito básico para a expedição do seu certificado de especialista.
  4. Todas as etapas do processo de inscrição serão informadas por e-mail.

Você só deverá se inscrever nesse curso caso já tenha colado grau na sua graduação. Este é um requisito previsto na Lei nº 9.394, e previsto também no Contrato de Prestação de Serviços ( clique aqui  para ter acesso). A conferência desse requisito será feita pela instituição após o processamento da sua matrícula e caso seja identificada alguma irregularidade ela será cancelada a qualquer tempo (conforme cláusula 4.5.1 do contrato), e não haverá direito ao recebimento de reembolso dos valores pagos.

Migração de cursos: 

Caso você tenha realizado a sua inscrição e o pagamento, mas queira mudar de opção de curso, clique aqui e faça a sua solicitação de migração. A nossa equipe irá receber a sua solicitação e dar andamento.



 

ACESSO AO CURSO

RECEBIMENTO DE ORIENTAÇÕES DE ACESSO 


Cursos em andamento/confirmadosAs orientações de acesso ao curso serão enviadas para o e-mail informado no momento da inscrição, em até 72h após a confirmação do pagamento da primeira parcela. 

Novas ofertas (Cursos com inscrições abertas e que não foram confirmados): 02/09/2024 - Caso o curso seja confirmado.


REQUISITOS TECNOLÓGICOS

O aluno deve possuir ou ter acesso a um computador com a seguinte configuração mínima:

  • Processador com frequência mínima de 2 GHz ou superior e 2 núcleos;
  • 4 GB de memória RAM (recomenda-se 8 GB) *;
  • Placa de vídeo configurada com resolução mínima de 1024 x 768 pixels;
  • Placa de som com caixas acústicas (ou fones de ouvido) e microfone;
  • Windows 10 (atualizado para a versão 1903 ou superior), Windows 11, MacOS (versão 10.13 - High Sierra ou superior) ou Linux;
  • Google Chrome (versão mais recente) ou Mozilla Firefox (versão mais recente);
  • Acesso à Internet, com velocidade mínima de conexão de 2 Mbps;
  • Correio eletrônico pessoal (e-mail). 

Observação: O aluno com necessidades especiais deverá informar à Universidade no ato da inscrição. Para alunos portadores de necessidades especiais no campo da visão, é necessário acesso a um programa (software) de leitura de tela.

* Alunos dos cursos BIM Manager e BIM PROJETOS PARAMÉTRICOS E DESIGN DIGITAL APLICADOS À CONSTRUÇÃO CIVIL: A universidade não se responsabiliza pela aquisição das licenças comerciais dos softwares a serem utilizados no curso. O aluno deverá obter versões acadêmicas e gratuitas no site dos fabricantes.  É recomendável que o computador do usuário possua no mínimo 16 Ghz de memória RAM (recomenda-se 32) para uso de softwares de autoria BIM.

REQUISITOS ACADÊMICOS

Já ter colado grau.

Possuir diploma de curso de graduação (reconhecido pelo Ministério da Educação do Brasil).

Preencher os requisitos básicos de formação de acordo com a necessidade de cada curso.

DIPLOMA ESTRANGEIRO

Alunos com diploma de graduação emitido fora do territorio nacional, devem acessar o link oficial do MEC para revalidar ou reconhecer seu diploma no Brasil

ESTÁGIO

Informamos que assinamos e autorizamos a realização de estágio nos cursos de pós-graduação a distância. O estágio não obrigatório poderá ser realizado em qualquer período do Curso, desde que o curso tenha sua oferta confirmada e as aulas tenham iniciadas.

Ademais, as atividades desenvolvidas no estágio deverão visar o aprendizado de competências próprias da atividade profissional e à contextualização curricular, seguindo o previsto na Lei Federal n° 11.788 de 25 de setembro de 2008 (BRASIL, 2008) e Normas Acadêmicas da PUC Minas (2018). *

*Exceto para o curso de EDUCAÇÃO BILÍNGUE E PLURILÍNGUE

Coordenação
  • Ricardo Brito Alves - Mestre
  • Tadeu dos Reis Faria - Mestre

Área do Conhecimento:

  • Tecnologias Digitais
  •  

    Investimento

    Valor: R$ 5.800,00

    1 parcela - pagamento à vista com 7% de desconto = R$5.394,00*

    No caso de pagamento parcelado, o pagamento realizado na loja virtual se refere APENAS à primeira parcela. As demais deverão ser pagas diretamente à própria instituição por meio de boletos que deverão ser gerados pelo próprio aluno no sistema acadêmico (também serão enviados por e-mail mensalmente).

    5 parcelas - sem desconto = 5 x de R$ 1160,00

    10 parcelas - sem desconto = 10 x de R$ 580,00

    15 parcelas - sem desconto = 15 x de 387,00

    20 parcelas - sem desconto = 20 x de R$ 290,00

    *Pagamento à vista: 7% de desconto. Para pagamento dos cursos à vista, o candidato deverá efetuar a inscrição e selecionar a opção de pagamento em uma parcela.

    Para os alunos que residem no exterior, deverá ser escolhida a modalidade à vista. O pagamento poderá ser realizado por transferência bancária ou em 1x no cartão de crédito. Para melhores esclarecimentos, gentileza contatar diretamente a Divisão Financeira - ead.financeiro@pucminas.br


     

    Início das aulas


    Liberação das aulas dos cursos já confirmados: Em até 72h após a confirmação do pagamento da primeira parcela.

    Liberação das aulas dos cursos novos que serão confirmados até 26/08: Aulas terão início em 09/09


     

    Pessoa Jurídica como responsável pelo pagamento das mensalidades

    Nos casos em que o candidato será beneficiado por uma pessoa jurídica que arcará no todo ou em parte com as mensalidades dos cursos de pós graduação EAD, será necessário gerar o contrato de coparticipação financeira e preencher todos os dados editáveis do documento, imprimir, assinar e carimbar o respectivo documento e enviar a cópia digitalizada para ead.financeiro@pucminas.br. O processo também se aplica se por ventura o curso for pago à vista.


     
     

    Duração

    O curso possui carga horária total de 360 horas. A prestação dos serviços é prevista para 18 meses. 

     

    Benefícios

    • Estude onde e quando quiser
    • Tenha atendimento personalizado
    • Utilize material didático exclusivo, com acesso a Bibliotecas virtuais.
    • Tenha suporte acadêmico e tecnológico
       

      Certificação

      Você receberá o certificado de especialista emitido em formato digital pela PUC Minas. O documento terá um link e código para verificação de autenticidade e veracidade. O certificado do curso a distância é igual ao de um curso presencial.

      Veja o modelo AQUI.

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