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.
Titulação: Especialista
COMO FUNCIONA A MODALIDADE
OBJETIVOS
O Curso de Especialização em Arquitetura de Dados visa:
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;
Desenvolver uma compreensão da importância da cultura de dados para implementar estratégias de dados alinhadas à visão da organização e criar valor para as soluções digitais;
Ensinar sobre processos, frameworks e tecnologias que orientam a definição de arquiteturas de infraestrutura escaláveis para o gerenciamento de dados;
Preparar os alunos para projetar, desenvolver e gerenciar projetos de dados, aplicando técnicas e tecnologias de ponta em arquitetura e engenharia de dados;
Promover o conhecimento de técnicas, ferramentas e tecnologias para a gestão do ciclo de vida dos dados;
Capacitar os alunos a descrever e implementar requisitos para garantir a confidencialidade, integridade e disponibilidade das informações;
Incentivar a prospecção e análise de tendências na área de arquitetura e engenharia de dados.
Competências a serem desenvolvidas
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.
ÁREA DE ATUAÇÃO DO EGRESSO
O especialista em Arquitetura de Dados poderá atuar como Arquiteto de Dados nas mais diversas áreas que demandam o desenvolvimento de soluções de TI e em diversos papéis como: Engenheiro de Dados, Administrador de Dados, entre outros. Além disso, ele poderá atuar nos mais diversos tipos de projetos inovadores em TI.
PÚBLICO-ALVO
Profissionais com formação superior:
Em 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.
PROGRAMA DO CURSO
COMPETÊNCIAS DISCIPLINARES
Módulo 1: Fundamentos e Estratégia de Dados
Governança de Dados
Ao final da disciplina, os alunos deverão ser capazes de:
Analisar e contextualizar a importância da governança de dados no ambiente corporativo;
Analisar criticamente situações e problemas;
Desenvolver e implementar frameworks de governança de dados alinhados aos objetivos organizacionais;
Criar e aplicar políticas, padrões e procedimentos específicos de governança de dados;
Garantir a qualidade, segurança e confiabilidade dos dados;
Realizar avaliações de conformidade (compliance) e de risco (risk assessment) em relação à governança de dados;
Integrar conceitos de governança de dados com as exigências legais de proteção de dados;
Adaptar e inovar em práticas de governança de dados considerando a ética, agilidade e gerência de mudanças;
Comunicar-se de forma eficaz, trabalhar em equipe e adaptar-se a novas situações e desafios de GD.
Modelagem e Qualidade de Dados
Ao final da disciplina, os alunos deverão ser capazes de:
Identificar e analisar requisitos de informação para sistemas de dados
Compreender e classificar diferentes tipos de dados
Desenvolver e manter modelos conceituais, lógicos e físicos de dados
Implementar políticas e procedimentos de modelagem de dados
Utilizar técnicas de Forward e Reverse Engineering em modelagem de dados
Aplicar técnicas para garantir a qualidade dos dados
Implementar procedimentos operacionais de gestão e qualidade de dados
Desenvolver e manter catálogos de dados e metadados
Implementar estratégias para manutenção e teste de bancos de dados
Segurança e Gestão de Dados
Ao final da disciplina, os alunos deverão ser capazes de:
Compreender e gerenciar o ciclo de vida do dado;
Implementar modelos operacionais de gerenciamento de dados;
Aplicar princípios de confidencialidade, integridade e disponibilidade de dados;
Implementar medidas de segurança ao longo do ciclo de vida dos dados;
Selecionar e implementar controles de segurança de dados apropriados;
Explicar os conceitos, benefícios e desafios da gestão de dados;
Utilizar repositórios e sistemas de versionamento para modelos de dados;
Implementar processos de auditoria e monitoramento de dados;
Desenvolver estratégias de mitigação de riscos e garantir conformidade com regulamentações de dados;
Aplicar boas práticas para garantir a confidencialidade, integridade e disponibilidade dos dados.
Estratégia de Dados
Ao final da disciplina, os alunos deverão ser capazes de:
Identificar necessidades estratégicas de dados nas organizações;
Desenvolver uma cultura orientada a dados (Data Driven);
Promover a alfabetização de dados (Data Literacy);
Criar e gerenciar produtos de dados;
Desenvolver e implementar estratégias de dados;
Alinhar estratégias de dados com processos de tomada de decisão;
Avaliar o ROI das estratégias de dados.
Módulo 3: Arquitetura e Soluções de Dados
Arquitetura de Solução de Dados
Ao final da disciplina, os alunos deverão ser capazes de:
Compreender conceitos e princípios de arquitetura de dados;
Gerenciar o ciclo de vida da arquitetura de dados;
Implementar tecnologias modernas de arquitetura de dados;
Projetar arquiteturas de referência para soluções de dados;
Traduzir requisitos de negócios em especificações técnicas;
Elaborar e gerenciar arquiteturas de dados.
Arquiteturas e Serviços de Data Lakes e Data Warehousing
Ao final da disciplina, os alunos deverão ser capazes de:
Diferenciar entre Data Lake e Data Warehouse;
Projetar arquiteturas de dados para diferentes tipos de dados;
Aplicar conceitos de Schema on-write e Schema on-read;
Projetar arquiteturas corporativas de dados (Enterprise Data Hub);
Implementar dimensões em Data Warehouses;
Organizar camadas em um Data Lake;
Comparar soluções on-premise e na nuvem para Data Lakes.
Arquitetura de Dados em Nuvem
Ao final da disciplina, os alunos deverão ser capazes de:
Compreender os fundamentos da arquitetura de dados em nuvem;
Projetar e implementar arquiteturas de dados em ambientes de nuvem;
Selecionar e utilizar plataformas e tecnologias de dados em nuvem;
Implementar medidas de segurança e conformidade para dados na nuvem;
Desenvolver políticas de backup, recuperação e orquestração de dados na nuvem;
Otimizar e monitorar o desempenho de dados na nuvem;
Executar projetos práticos de arquitetura de dados em nuvem.
Data Mesh e Arquiteturas Descentralizadas
Ao final da disciplina, os alunos deverão ser capazes de:
Compreender os fundamentos do Data Mesh e arquiteturas descentralizadas;
Projetar e implementar componentes do Data Mesh;
Desenvolver serviços de consumo de dados em arquiteturas descentralizadas;
Aplicar princípios de governança em arquiteturas descentralizadas;
Utilizar tecnologias e ferramentas apropriadas para Data Mesh;
Analisar e aplicar boas práticas em projetos de Data Mesh.
Arquitetura para Processamento de Data Stream
Ao final da disciplina, os alunos deverão ser capazes de:
Compreender os princípios do processamento de data stream;
Projetar arquiteturas escaláveis e tolerantes a falhas para processamento de streams;
Implementar diferentes modelos de processamento de streams (batch, micro-batching, contínuo);
Utilizar serviços gerenciados em cloud para processamento de streams;
Integrar soluções de processamento de streams com Data Lakes e Data Warehouses;
Implementar governança e segurança em arquiteturas de processamento de streams.
Módulo 4: Processamento e Análise de Dados
Tecnologias de Big Data
Ao final da disciplina, os alunos deverão ser capazes de:
Compreender princípios de processamento de grandes volumes de dados;
Implementar ecossistemas de Big Data (Hadoop, Spark, Kafka, NoSQL);
Projetar soluções para ingestão, armazenamento, processamento e análise de Big Data;
Aplicar técnicas de processamento paralelo e distribuído;
Projetar arquiteturas escaláveis, confiáveis e seguras para Big Data;
Implementar arquiteturas distribuídas de Big Data.
Preparação, Orquestração e Fluxos de Dados
Ao final da disciplina, os alunos deverão ser capazes de:
Montar e preparar conjuntos de dados para análise;
Aplicar técnicas de melhoramento e enriquecimento de dados;
Realizar feature engineering em conjuntos de dados;
Implementar processos ETL e ELT;
Utilizar ferramentas de preparação e orquestração de dados;
Projetar e implementar fluxos de dados resilientes;
Aplicar técnicas de escalonamento de jobs baseados em eventos;
Implementar processos de reprocessamento e correção de dados.
Data Discovery e Analytics
Ao final da disciplina, os alunos deverão ser capazes de:
Realizar analisar exploratória de dados;
Conhecer os diferentes tipos de dados (estruturados, semiestruturados, não estruturados);
Identificar e coletar dados relevantes de diversas fontes;
Aplicar técnicas de visualização de dados para comunicar insights de forma clara e concisa;
Utilizar ferramentas de Data Discovery e Self-Service Analytics para realizar análises exploratórias de dados de forma autônoma;
Usar modelos de machine learning para aplicar em análise preditiva e prescritiva.
Módulo 5: Inteligência Artificial e Monitoramento
Cultura e Práticas DataOps e MLOps
Ao final da disciplina, os alunos deverão ser capazes de:
Desenvolver infraestruturas de dados e machine learning como código (IaC);
Projetar e gerenciar pipelines eficientes para soluções de machine learning;
Implementar práticas de DataOps e MLOps para otimizar o ciclo de vida de desenvolvimento e implantação de modelos.
IA Generativa para Gerenciamento de Dados
Ao final da disciplina, os alunos deverão ser capazes de:
Compreender os fundamentos de IAs Generativas (GenAI);
Identificar e aplicar plataformas de GenAI relevantes;
Desenvolver habilidades em engenharia de prompt;
Analisar as implicações do GenAI na gestão e análise de dados;
Projetar abordagens para adoção de GenAI em arquiteturas de dados;
Automatizar processos e procedimentos de gerenciamento de dados usando GenAI;
Criar APIs de acesso a dados baseadas em GenAI;
Identificar oportunidades de desenvolvimento de produtos de dados com GenAI;
Compreender conceitos de AI-as-a-Service, AI-as-a-commodity e AI Gateways;
Acompanhar tendências e inovações em IA Generativa aplicada a dados.
Monitoramento e Observabilidade
Ao final da disciplina, os alunos deverão ser capazes de:
Compreender a diferença entre monitoramento e observabilidade e seus benefícios específicos;
Implementar estratégias de monitoramento e observabilidade em soluções de software;
Utilizar ferramentas de monitoramento e APM;
Criar e interpretar dashboards e alertas de performance;
Aplicar conceitos de SLO e Error Budgeting;
Utilizar logs, métricas e tracing para diagnóstico de problemas;
Integrar práticas de métricas e medição de maturidade em abordagens DevOps.
Humanidades
Ao final da disciplina, os alunos deverão ser capazes de:
Refletir sobre o papel da ética e da espiritualidade no contexto científico e tecnológico;
Avaliar os impactos sociais e humanistas do uso de dados e tecnologia;
Desenvolver uma ética profissional sólida em ambientes de trabalho colaborativos e tecnológicos.
CONTEÚDO PROGRAMÁTICO
Arquitetura de Dados em Nuvem
Arquitetura de Solução de Dados
Arquitetura para Processamento de Data Stream
Arquiteturas e Serviços de Data Lakes e Data Warehousing
Data Cultura e Práticas DataOps e MLOps
Data Mesh e Arquiteturas Descentralizadas
Discovery e Analytics
Estratégia de Dados
Governança de Dados
IA Generativa para Gerenciamento de Dados
Modelagem e Qualidade de Dados
Monitoramento e Observabilidade
Preparação, Orquestração e Fluxos de Dados
Segurança e Gestão de Dados
Tecnologias de Big Data
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.
- Ao clicar no botão Quero me Inscrever, o candidato deverá seguir as etapas do processo, que acontece dentro do portal de inscrições Vem Pra PUC.
- Na página inicial do curso escolhe a forma de pagamento, parcelada ou à vista;
- Após a conclusão desta fase, o candidato receberá um e-mail com a confirmação da inscrição.
2. MATRÍCULA
O candidato receberá e-mail com o link do Painel do candidato para cumprir três procedimentos:
- atualização dos dados cadastrais;
- upload da documentação necessária. Confira AQUI a lista dos documentos necessários;
- adesão ao termo de matrícula.
PAINEL DO CANDIDATO
Caso não receba o e-mail da matrícula, o candidato poderá acessar o ambiente Painel do candidato e seguir com os passos para a realização do processo por lá. Além disso, ele conseguirá acompanhar as informações da matrícula e consultar o status do curso.
IMPORTANTE
Somente após a realização da inscrição que o candidato estará apto a seguir para a etapa da matrícula.
A realização do upload dos documentos exigidos na fase de matrícula é obrigatória para a continuidade do processo.
Etapas de inscrição e matrícula finalizadas? Agora o candidato deverá aguardar as informações e orientações que serão enviadas por e-mail e também disponibilizadas no Painel do Candidato.
ATENÇÃO • REQUISITO PREVISTO EM LEI
Apenas os candidatos que tenham colado grau na graduação poderão se inscrever para um curso de pós-graduação da PUC Minas. Este é um requisito previsto na Lei nº 9.394 e também no Contrato de Prestação de Serviços (clique AQUIpara ter acesso). A conferência desse requisito será feita pela PUC Minas e, caso seja identificada alguma irregularidade, a matrícula será cancelada a qualquer momento (conforme cláusula 4.5.1 do contrato). Neste caso, o candidato não terá direito ao recebimento de reembolso dos valores já 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.
Caso não receba as mensagens da PUC Minas, confira sempre a sua caixa de spam.
Cursos confirmados: As 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 para 2025: As orientações de acesso ao curso serão enviadas para o e-mail do aluno no dia 17/03/2025. Início das aulas em 24/03/2025.
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.
?O curso possui carga horária total de 360 horas. A prestação dos serviços é prevista para 18 meses.
Carga Horária
Em breve
Investimento
24 x R$ 260,00
20 x R$ 312,00
15 x R$ 416,00
10 x R$ 624,00
5 x R$ 1248,00
1 parcela - pagamento à vista com desconto 7% - 5.804,00
Pagamento parcelado: a primeira parcela será quitada no ambiente da loja VEM PRA PUC. As demais deverão ser pagas diretamente à própria instituição PUC Minas por meio de boletos gerados pelo aluno no sistema acadêmico (também serão enviados por e-mail mensalmente).
Alunos que residem no exterior: a forma de pagamento deve ser à vista e realizada por transferência bancária ou em 1x no cartão de crédito. Para mais esclarecimentos, gentileza contatar diretamente a Divisão Financeira - ead.financeiro@pucminas.br
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.
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.
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.
Utilize material didático exclusivo, com acesso a Bibliotecas virtuais.
Tenha suporte acadêmico e tecnológico
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
Estude na Melhor
Não decidiu qual curso fazer? Faça um teste de orientação profissional para ajudar você na sua escolha.
