Pós-Graduação

Em Rio De Janeiro

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Descrição

  • Tipologia

    Pós-Graduação

  • Local

    Rio de janeiro

  • Início

    Datas a escolher

Público-alvo

Destina-se a candidatos de qualquer perfil com formação em nível superior em Informática ou experiência profissional equivalente em atividades práticas com TI/sistemas tecnológicos (programação, administração de bases de dados, análise de dados, trabalho atuarial etc.).
O curso não requer experiência em programação nem conhecimento de qualquer linguagem de programação.

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Rio De Janeiro (Rio de Janeiro)
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Rua Ibituruna, 108 Rio de Janeiro - RJ, 20271020

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A ter em conta

Objetivos Por meio de análises de tecnologias de última geração, o profissional terá a possibilidade de promover o crescimento da empresa, gerando maior eficiência e impulsionando a produtividade. Poderá se posicionar nas organizações por intermédio da gestão de oportunidades e desafios do Big Data, avaliando problemas e situações de escalabilidade com a finalidade de que sejam mais eficientes no uso do tempo e dos recursos disponíveis da empresa.

Público-alvo Destina-se a candidatos de qualquer perfil com formação em nível superior em Informática ou experiência profissional equivalente em atividades práticas com TI/sistemas tecnológicos (programação, administração de bases de dados, análise de dados, trabalho atuarial etc.). O curso não requer experiência em programação nem conhecimento de qualquer linguagem de programação.

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Programa

Programação do curso

  • UVA + MIT1

Módulo 1 – Introdução e Estudos de Caso (16h) • Introdução: Os desafios do Big Data (Sam Madden)
• Estudo de Caso: Transporte (Daniela Rus)
• Estudo de Caso: Visualização do Twitter (Sam Madden)
Módulo 2 – Coleta de Big Data (16h) • Limpeza e integração de dados (Mike Stonebraker)
• Plataforma de armazenamento de dados e a nuvem (Matei Zaharia)
Módulo 3 – Armazenamento de Big Data (16h) • Bases de dados modernas (Mike Stonebraker)
• Plataformas de distribuição (Matei Zaharia)
• NoSQL, NewSQL (Sam Madden)

Módulo 4 – Sistemas de Big Data (16h) • Escalabilidade multinúcleo (Nickolai Zeldovich)
• Segurança (Nickolai Zeldovich)
• Interfaces de dados (David Karger)

Módulo 5 – Análise de Big Data (16h) • Ferramentas de aprendizagem automática (Tommi Jaakkola)
• Algoritmos rápidos I (Ronitt Rubinfeld)
• Algoritmos rápidos II (Piotr Indyk)
• Compressão de dados (Daniela Rus)

Big Data

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