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
Competências a serem desenvolvidas:
Definir conceitos relacionados à 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 stream 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.
Áreas de atuação do egresso:
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 : 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
Módulo : 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
Módulo: 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
CONTEÚDO PROGRAMÁTICO
ARMAZENAMENTO E PROCESSAMENTO MASSIVO E DISTRIBUÍDO DE DADOS
ARQUITETURAS E SERVIÇOS DE DATA LAKES E DATA WAREHOUSING
BANCOS DE DADOS NOSQL
BANCOS DE DADOS RELACIONAIS E LINGUAGEM SQL
CAMADAS E SERVIÇOS DE CONSUMO DE DADOS
COMPUTAÇÃO EM NUVEM
CULTURA E PRÁTICAS DEVOPS
GOVERNANÇA DE DADOS
INGESTÃO E CATALOGAÇÃO DE DADOS
OTIMIZAÇÃO, MONITORAMENTO E OPERAÇÃO EM BANCOS DE
PREPARAÇÃO, ORQUESTRAÇÃO E FLUXOS DE DADOS
PROCESSAMENTO DE FLUXOS DISCRETOS E CONTÍNUOS DE DADOS
PROVISIONAMENTO DE INFRAESTRUTURA E PIPELINES
PYTHON PARA ENGENHARIA 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.
- 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
Para os alunos que ingressarem a partir de 2023, 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.
