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Engenharia de Dados - EAD com aulas gravadas

Pós EAD com aulas gravadas - Oferta 2°2026
Mensalidades a partir de:

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Características:
Área de Atuação: Tecnologias Digitais
Duração Curso: Até 18 mesesAté 18 meses

Engenharia de Dados

 

 

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
Módulo IA Aplicada

COMO FUNCIONA A MODALIDADE

A modalidade EAD com aulas gravadas possui todas as disciplinas no formato assíncrono, ou seja, o aluno conta com a flexibilidade de assistir as aulas onde, quando e quantas vezes desejar. O material utilizado nas disciplinas fica disponível durante os 18 meses do curso (prazo máximo para conclusão).

METODOLOGIA

Para ver a metodologia completa, clique AQUI.

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.

ÁREAS DE ATUAÇÃO DO EGRESSO

O egresso pode atuar em diversas áreas que utilizam dados para tomar decisões estratégicas, como bancos, instituições financeiras, indústria, comércio, empresas de tecnologia e setores públicos.

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

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

Módulo: Operation & Control

  • Computação em Nuvem

Conceitos, tipos, utilização e fornecedores

Soluções corporativas de SaaS, PaaS e IaaS

AWS, Microsoft Azure e Google Cloud

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 Dados

  • 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

Confira as ementas AQUI.

CORPO DOCENTE

 

  • Janice Rocha Carvalho Carneiro

  • Alexandre Siqueira Dias

  • Augusto Nogueira Zadra

  • Henrique Batista da Silva

  • Ilo Amy Saldanha Rivero

  • Marco Aurélio de Souza Mendes

  • Nelson Ribeiro de Carvalho Junior

  • Neylson João Batista Filho Crepalde

  • Pedro Kássio Ribeiro Matos Loureiro de Carvalho

  • Ricardo Brito Alves

  • Sheila Mara Oliveira Dias

  • Thiago de Castro Sousa

O corpo docente poderá sofrer alteração em caso de alguma eventualidade.

ACESSO AO CURSO

 

 

A liberação das aulas será em até 72h após a realização da matricula.

INSCRIÇÃO E MATRÍCULA

 

Cursos com início em 72h após a matrícula.

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.

- Na página inicial do curso escolhe a forma de pagamento, parcelada ou à vista;

- O pagamento da 1ª parcela deve ser realizado, via cartão ou boleto, a título de confirmação da inscrição. Caso opte pelo pagamento da 1ª parcela via boleto bancário, o vencimento será de até 5 dias corridos e, após o pagamento, o processamento poderá ser em até 72 horas.

- Após a conclusão desta fase, o candidato receberá um e-mail com a confirmação da inscrição.

 

Informamos que estamos com instabilidade no processamento da baixa de pagamentos realizados via boleto bancário.
 
Para confirmação da matrícula em até 72 horas, é necessário a confirmação do pagamento por cartão de crédito.
 
A partir da 2ª parcela, os boletos serão enviados por e-mail, 10 dias antes do vencimento, para pagamento sem encargos até o 5º dia útil.

 

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.

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Saiba mais sobre o módulo AQUI.

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.

Tem alguma dúvida? Acesse o nosso FAQ

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

 

  1. Já ter colado grau.

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

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

 

Turma Única
 
Coordenação
  • José Laerte Pires Xavier Júnior
Curso Confirmado

Área do Conhecimento

Tecnologias Digitais
 

Período de Realização

 

O prazo máximo para a conclusão do curso é de até 18 meses, contados a partir da data da matrícula. Exceto para o curso de Engenharia de Segurança do Trabalho, que é de 24 meses.

 

 

Curso confirmado: a liberação das aulas será em até 72h após a realização da matricula.

 

Carga Horária

O curso possui carga horária total de 360 horas.
 

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).

 

Parceiros e Descontos

Veja aqui a Política de Parcerias e Descontos para os cursos de Pós-graduação da PUC Minas.

 

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, para envio do arquivo em Word ao Setor Financeiro, pelo e-mail: financeiroiec@pucminas.br
 
Esse procedimento também se aplica a pagamentos à vista.
 
Consulte AQUI o contrato de prestação de serviços. 
 

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

Ao finalizar todo o conteúdo do curso, o aluno estará habilitado para gerar o seu certificado digital de participação, emitido pela PUC Minas.

 

Benefícios

  • Estude onde e quando quiser

  • Tenha atendimento personalizado

  • 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

     

    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.

    ALGUNS CURSOS NÃO CELEBRAM CONTRATO DE ESTÁGIO, CONFIRA A LISTA AQUI.

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