Iniciativas de inovação, transformação digital e projetos disruptivos em TI apresentam vários desafios e o gerenciamento efetivo de soluções que envolvam dados pode ser um grande diferencial para o sucesso do seu produto ou projeto. Isso faz com que as empresas demandem cada vez mais por Engenheiros 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 engenharia de dados e para fornecer conhecimentos, competências e habilidades necessárias para trabalhar em projetos como engenheiro de dados. Esse profissional é responsável por projetar e implementar soluções que envolvam dados, especialmente para resolver problemas de processamento de dados em tempo real e manipular quantidades massivas de dados. Esta especialização ampliará sua compreensão da engenharia de dados e proporcionará conhecimentos práticos para trabalhar nos mais diversos tipos de projetos. Seu foco é a resolução de problemas com atividades práticas e cases reais. Serão discutidas as diversas abordagens de banco de dados relacionais e não relacionais, as tecnologias para processamento de big data, as melhores soluções para o tratamento, integração e consumo de dados e as principais alternativas para projetar e implementar arquiteturas escaláveis, confiáveis e eficientes para fornecer, supervisionar e gerenciar todo o ciclo de vida dos dados. Você desenvolverá habilidades que podem ser aplicadas diretamente a uma carreira de dados.
Titulação: Especialista
COMO FUNCIONA A MODALIDADE
OBJETIVOS
Definir conceitos relacionados a banco de dados e aos processos e tecnologias que orientam a definição da arquitetura de dados e verificar seus impactos em novos projetos;
Propor, planejar e desenvolver projetos de sistemas de bancos de dados;
Planejar e definir recursos que envolvam arquiteturas de dados altamente escaláveis;
Criar e usar soluções com Python e SQL;
Construir soluções que suportem a aquisição, transformação e o consumo dos dados;
Construir e otimizar pipelines de dados, enfileiramento de mensagens e processamento de streaming de dados;
Identificar alternativas para garantir e melhorar a confiabilidade, a qualidade e a segurança dos dados;
Definir o processo de entrega e integração contínua e utilizar ferramentas para a gestão e controle dos ativos de uma arquitetura de dados;
Prospectar novas tecnologias para gestão de dados e auxiliar na sua incorporação às estratégias, planejamentos e práticas da organização;
Atuar de forma empreendedora na criação de novos negócios, utilizando os conceitos e as técnicas aprendidos no curso. O especialista em Engenharia de Dados poderá atuar como Engenheiro de Dados nas mais diversas áreas que desenvolvem soluções baseadas em dados ou em iniciativas para dar suporte aos mais variados produtos digitais e em diversos papéis como: Arquiteto de Banco de Dados, DBA, Analista e Cientista de Dados, Gerente de Projetos de Software, entre outros. Além disso, ele poderá atuar nos variados 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;
Nas mais diversas áreas e que tenham alguma experiência em desenvolvimento de software;
Em busca de novas habilidades, soft skills e networking em Engenharia de Dados.
PROGRAMA DO CURSO
Módulo Online - (Aulas ao vivo no ambiente digital Canvas/Microsoft Teams, nos dias e horários do curso).
Processamento de Fluxos Discretos e Contínuos de Dados
Arquiteturas e Serviços de Data Lakes e Data Warehousing
Python para Engenharia de Dados
Ingestão e Catalogação de Dados
Otimização, Monitoramento e Operação em Bancos de Dados
Segurança em Armazenamento, Tratamento e Consumo de Dados
Bancos de Dados NoSQL
Armazenamento e Processamento Massivo e Distribuído de Dados
Preparação, Orquestração e Fluxos de Dados
Camadas e Serviços de Consumo de Dados
Bancos de Dados Relacionais e Linguagem SQL
Cultura e Práticas DataOps e MlOps
Humanidades
Módulo EAD - (Aulas gravadas no ambiente digital Canvas. Você assiste aos vídeos a qualquer momento durante o período de vigência da disciplina. As atividades avaliativas entram no ar a cada segunda-feira e precisam ser enviadas até a segunda-feira seguinte (são 4 atividades).
Governança de Dados
Computação em Nuvem
Cultura e Práticas DevOps
Module : Database fundamentals and Technologies
Python para Engenharia de Dados
Tipos de dados
Estruturas de controle: condicional e repetição
Estruturas de dados: listas, tuplas, conjuntos, dicionários, séries e dataframes
Bibliotecas de manipulação de dados (Pandas)
Bibliotecas de visualização de dados (matplotlib, plotly)
Conexões com Bancos de Dados e arquivos
Construção de módulos de migração e operações de processamento
Bancos de Dados Relacionais e Linguagem SQL
Modelagem de dados relacionais
Diagrama ER
SQL
Bancos de Dados NoSQL
Conceitos e características dos bancos de dados NoSQL
Key-value databases
Document databases
Column Family Databases
Graph Databases
Principais casos de uso de cada tipo
Otimização, Monitoramento e Operação em Bancos de Dados
Indexação
Análise de desempenho
Otimização e tuning (relacional e NoSQL)
Benchmarks para SGBD
Construção de soluções de monitoramento de arquiteturas de dados
Serviços de alertas baseados em cloud
Recuperação de falhas
Sistemas de backup
Bancos de dados ativos (triggers)
Ferramentas de visualização para monitoramento
Segurança em Armazenamento, Tratamento e Consumo de Dados
Criptografia
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
Análise de riscos
Conceitos de auditoria
Module : Database applications
Governança de Dados
Contexto organizacional de dados
Conceitos de Governança de Dados - GD
Framework DMBoK
Políticas, padrões e procedimentos aplicados aos dados
Processo de implantação de GD
Modelos de maturidade de dados
GD aplicada em leis de Proteção (LGPD-GDPR)
GD 2.0: Ética nos dados, Agilidade em GD, Gerência de Mudanças
Aplicações dos conceitos de GD.
Arquiteturas e Serviços de Data Lakes e Data Warehousing
Data Lake x Data Warehouse
Dados Estruturados x Dados Não Estruturados
Blocos funcionais em uma arquitetura de dados
Arquitetura Corporativa - Enterprise Data Hub
Construção de arquiteturas com alta disponibilidade (HA) Construção de dimensões em DW
Engines de Data Warehousing
Organização de camadas em um Data Lake
Data Lake On-premise x Data Lake na Nuvem
Preparação, Orquestração e Fluxos de Dados
Tipos de dados
Melhoramento e enriquecimento
Feature Engineering
ELT x ETL
Ferramentas para preparação de dados
Ferramentas de orquestração
Orquestradores open-source
Orquestradores baseados em cloud
Implementação de fluxos de dados
Ingestão e Catalogação de Dados
Conceitos e técnicas de ingestão de dados
Ingestão Change Data Capture (CDC)
Slowly Change Dimension
Técnicas de ingestão baseadas em diferenças temporais Conectores de migração em tempo-real
Ingestão por ETL / ELT clássico
Mecanismos de inferência de tipagem
Técnicas de consistência e harmonização de tipagem
Monitoramento de camadas de ingestão de dados
Organização de áreas de dados RAW
Ferramentas e tecnologias para ingestão de dados
Processamento de Fluxos Discretos e Contínuos de Dados
Processamento em lotes
Processamento de dados gerados por eventos
Spark, spark-streaming, Kafka, serviços gerenciados em cloud, soluções serverless e orientadas a eventos
Catalogação de streaming para controle de Jobs
Configuração do Spark
Camadas e Serviços de Consumo de Dados
Produtores e consumidores de dados
Camadas de dados
Barramentos de mensageria de dados
Planos de execução
Consumo de alta volumetria de dados
Camadas de consumo por serviços
Design convergente para dados e plataforma self-service
Module: Big data processing
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
Arquiteturas de Cloud: MultiCloud e Cloud híbridas
Segurança
Tendências em Computação
Cultura e Práticas Devops
· Integração contínua e entrega contínua
Estratégias de deploy
Projeto de pipeline para build e deployment
Automação de testes
Infrastructure as Code (IaC)
Containers, Docker, Kubernetes e OpenShift
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
INSCRIÇÃO E MATRÍCULA
MODALIDADES ONLINE AO VIVO, PRESENCIAL E HÍBRIDA INSCRIÇÕES SEGUEM ABERTAS
O processo é realizado em duas fases:
1. INSCRIÇÃO*
- 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.
- Taxa de R$ 40,00 isenta por tempo indeterminado. Aproveite e faça já a sua inscrição. A isenção é aplicada somente após clicar em Quero me Inscrever.
- Após a conclusão desta fase, candidato receberá e-mail com a confirmação da inscrição.
2. MATRÍCULA**
O candidato receberá e-mail com link do Painel do candidato para cumprir quatro procedimentos:
- atualização dos dados cadastrais
- upload da documentação necessária. Confira AQUI a lista dos documentos necessários.
- escolha da condição de pagamento
- 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.
INFORMAÇÕES ESPECÍFICAS PARA OS CURSOS DE ESPECIALIZAÇÃO EM ODONTOLOGIA
Dentística
Periodontia
Prótese Dentária
Radiologia Odontológica e Imaginologia
*O e-mail de confirmação da inscrição informará sobre a atualização cadastral e a documentação necessária (acesse aqui a lista)
**Caso o número de inscritos seja maior que o número de vagas será realizada a seleção dos candidatos através da análise dos curriculum vitae e entrevista, sendo esta última se necessário. O link para a realização da matrícula será enviado somente para os candidatos aprovados na seleção.
1ª chamada - 09 e 10/04/2025
2ª chamada - 11/04/2025
As inscrições para esses cursos podem ser realizadas até 04 de abril de 2025
IMPORTANTE PARA TODAS AS OFERTAS
•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 da matrícula é obrigatória para seguir com o processo de matrícula.
•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.
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 AQUI para 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.
Caso não receba as mensagens da PUC Minas, confira sempre a sua caixa de spam.
Início: 07/04/2025 Previsão de término: 17/06/2026
Carga Horária
444 horas/aula*. *Hora/aula de 50 minutos (carga horária total equivalente à 370 horas)
Horário
Aulas ao vivo, às segundas e quartas-feiras, das 19h às 22h30. Eventualmente, poderá ocorrer em outro dia da semana.
Investimento
24 x R$ 492,00
18 x R$ 643,00
6 x R$ 1.847,00
À vista R$ 10.879,00
Pessoa Jurídica como responsável pelo pagamento das mensalidades
Nos casos em que o candidato for beneficiado por uma pessoa jurídica que assumirá o pagamento total ou parcial das mensalidades de cursos da Pós PUC Minas, é necessário efetivar a inscrição, gerar o Contrato de Coparticipação Financeira, preencher todos os dados editáveis do documento, imprimir, assinar, carimbar o respectivo documento e enviar a cópia digitalizada para o Setor de Contratos e Convênios, pelo e-mail conveniosiec@pucminas.br.
Esse procedimento também se aplica a pagamentos à vista.
Requisitos Tecnológicos
O aluno deve ter acesso próprio a equipamentos de acordo com as configurações técnicas especificas. Acesse aqui os detalhes.
Trabalho de conclusão de curso
O TCC não é obrigatório* para a finalização do curso de pós-graduação. Caso tenha interesse, o aluno pode contratar o serviço de tutoria específica para realizar um TCC. Mais informações, atendimentoiec@pucminas.br
*Exceção para os cursos de Especialização e Master em Odontologia. Após a conclusão do conteúdo programático, será exigida a apresentação de um trabalho de conclusão de curso ou monografia individual, no prazo de até 15 dias, perante uma banca examinadora constituída por dois examinadores e o professor orientador.
A monografia poderá ser elaborada através de uma revisão de literatura, caso clínico ou um trabalho experimental que possa ser conduzido durante o período do curso e que apresente uma real contribuição para o conhecimento do tema.
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 é igual para todas os formatos de pós-graduação oferecidos pela Universidade ? EAD com videoaulas, Online ao vivo, Presencial e Híbrido. Veja o modelo AQUI.
Dispensa de Disciplinas
O aluno que desejar cursar outra pós-graduação na PUC Minas poderá aproveitar disciplinas de cursos já realizados na Universidade. Consulte condições na Secretaria Acadêmica.
Diploma estrangeiro
Alunos com diploma de graduação emitido fora do território nacional, devem acessar o link oficial do MEC para revalidar ou reconhecer seu diploma no Brasil.
Estágio
De acordo com a Lei n. 11.788, de 25 de setembro de 2008, o estágio é um ato educativo supervisionado que ocorre no ambiente de trabalho, visando preparar estudantes do ensino superior para o mercado. Ele busca articular as competências adquiridas durante o curso através da vivência em situações profissionais.
Na pós-graduação lato sensu, os alunos podem realizar estágios não obrigatórios, que são opcionais e adicionais à carga horária regular (art. 2º da Lei 11.788/2008). O coordenador do curso é responsável pelas atividades de estágio, podendo contar com o apoio do Setor de Estágio da Pós PUC Minas quando necessário.
Estude na Melhor
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