Pós-Graduação em Big Data | IMF Business School - Universidade Online
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Pós-Graduação em Big Data

Vantagens do IMF:

  • Curso adequado ao processo de Bolonha, com certificação com reconhecimento Internacional

  • Gabinete de apoio ao aluno - bolsas de emprego e estágio

  • Tutorias ilimitadas com os professores

  • Campus/Biblioteca Virtual. Metodologia flexível de estudo

  • + 80.000 alunos e 5.000 empresas formadas

Master desenvolvido em parceria com a multinacional tecnológica Indra.

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Matrículas até 31/05/2023 com possibilidade de desconto adicional de 300€!

Aceito a Politica de Privacidade.

Aceito receber informação e ofertas comerciais por qualquer meio, incluindo comunicações eletrónicas da IMF International Business School SL sobre eventos, notícias, novidades e os seus produtos e serviços através da geração de perfis.

Aceito a comunicação de dados a entidades do grupo IMF, com os mesmos fins dos indicados anteriormente.

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Após o processo de candidatura on-line, um assessor académico entrará em contacto para requerer os seguintes documentos:

- Documento de Identificação;
- Certificado de Habilitações;
- Curriculum Vitae;

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INFORMAÇÃO DO PROGRAMA

  • ÁREA:
  • Sistemas e Segurança da Informação
  • MODALIDADE:
  • E-Learning
  • AVALIAÇÃO:
  • Online
  • DURAÇÃO:
  • 60 ECTS
  • REQUISITOS DE ACESSO:
  • Licenciatura ou experiência profissional equivalente

  • DESTINATÁRIOS:
  • Profissionais e licenciados de diferentes perfis que queiram complementar a sua formação em temas relacionados com a análise de dados


    Os perfis podem ser de três tipos:

    • Perfis TIC: informáticos ou formados em engenharias relacionadas, profissionais que tenham desenvolvido a sua carreira em desenvolvimento de software ou na administração de sistemas de TI
    • Perfis quantitativos: licenciados em áreas com uma componente quantitativa, como estatística e matemáticas, que queiram aumentar as suas competências com técnicas de aquisição, armazenamento e gestão de dados, assim como adquirir novas capacidades analíticas
    • Perfis de negócio: licenciados e profissionais de diferentes áreas da empresa e economia que queiram especializar-se em análise do negócio, adquirindo um background sólido no manuseamento estatístico e na compreensão da tecnologia tanto ao nível do negócio assim como na sua aplicação técnica

    É recomendável que o aluno tenha conhecimentos de programação em Python e R, assim como de bases de dados (relacionais, NoSQL) e Hadoop ou similares

     

    Desconto até 10% em Pós-Graduações e MBA Online

    No IMF Business School, sabemos que as reduções nas Pós-Graduações e MBA são parte fundamental de uma política ativa que facilita a inclusão, permanência e promoção educacional de jovens e desempregados. 

    Estas reduções nos cursos universitários leccionados à distância são um apoio económico para os estudantes, a fim de garantir o direito individual e social à educação. E, é claro, promover a igualdade de oportunidades.

    NÃO PERCA ESTA OPORTUNIDADE E INSCREVA-SE JÁ!

O Master in Business Analytics e Big Data, desenvolvido em parceria com a multinacional tecnológica Indra, fornece uma visão global das tecnologias Big Data e a sua aplicabilidade, bem como uma formação prática em técnicas analíticas para negócios (Business Analytics), ou seja, na aplicação das técnicas da Data Science para problemas de negócios.

A redução nos custos de armazenamento de informações digitais e a generalização de tecnologias de virtualização e computação em cloud permitiram um desenvolvimento extraordinário das possibilidades de extrair valor de dados em empresas e instituições.

Este contexto levou ao surgimento de novos papéis profissionais como o Data Scientist e levou a uma reformulação das tecnologias de processamento de dados, pois exigem atualização e reorientação de profissionais de TIC e outras áreas de negócios.

Assim, o programa responde à necessidade de conhecer de forma prática e aplicada o uso de tecnologias e métodos de análise de dados.

 

A compreensão técnica complementa a visão de negócios, para que os graduados do programa possam raciocinar em profundidade sobre a aplicabilidade das tecnologias, bem como aplicar técnicas e ferramentas analíticas em situações específicas. Em particular:

  1. Facilita a aquisição de um sólido conhecimento das técnicas e métodos de Ciência da Informação em R e Python, bem como a sua aplicação em diferentes áreas de negócios
  2. Ajuda a compreender de forma prática as principais tecnologias de paralelização de dados, processamento batch ou streaming (tempo real) e saber quando usar um ou outro
  3. Ensina a reorientar ou concentrar as competências na gestão e extração de valor dos dados, de diferentes perspetivas e para diferentes perfis que possuam um conhecimento base diferente
  4. Fornece o conhecimento e a experiência prática de profissionais que combinam um sólido conhecimento técnico com o conhecimento dos casos e a aplicabilidade das tecnologias
  5. Ensina através do uso da tecnologia, usando diretamente as ferramentas de software que são aplicadas em ambientes profissionais
  6. Ajuda a aprender através do uso de casos e exemplos práticos e adquirir, portanto, competências que são diretamente aplicáveis à prática profissional
  7. Permite que entre em contato com profissionais de empresas especializadas no campo de análise e Big Data como veículo para encontrar alternativas ou opções profissionais e/ou empresariais

 

O principal objetivo deste master é que os alunos aprendam com o conhecimento e a experiência prática de profissionais que combinam um background sólido técnico e a capacidade colocar em prática, através do uso de tecnologia, usando ferramentas de software, em ambientes profissionais para obter formação na área de Business Analytics e Big Data de forma flexível.

 

Módulo I

Fundamentos tecnológicos para processamento de dados

  1. Uso de máquinas virtuais e Command Shell
  2. Fundamentos de programação em Python
  3. Noções básicas de bases de dados relacionais
  4. Fundamentos das Tecnologias da Internet
  5. Partilha de dados, código e recursos em repositórios
  6. Fundamentos do processamento de dados (Python)

Módulo II

Modelos e Aprendizagem Estatística

  1. Processamento de dados com R
  2. Análise exploratória de dados
  3. Inferência estatística
  4. Aplicação de Modelos Lineares
  5. Aprendizagem estatística
  6. Outros modelos estatísticos

Módulo III

Aprendizagem Aplicada

  1. Introdução à Aprendizagem Automática
  2. Modelos Supervisionados
  3. Modelos não supervisionados
  4. Recursos de engenharia e seleção de modelo
  5. Modelos Connectionist
  6. Descoberta de associações

Módulo IV

Exploração de texto e processamento de linguagem natural (PLN)

  1. Introdução às técnicas de tratamento da linguagem natural
  2. PLN Tools I
  3. Ferramentas PLN II
  4. Text Mining I: Classificação
  5. Text Mining II: Agrupamento
  6. Outras aplicações e técnicas PLN

Módulo V

Inteligência e visualização de negócios

  1. Introdução ao Business Intelligence
  2. Armazenamento de Dados e Bases de Dados Analíticas
  3. Ferramentas de extração, transformação e carregamento
  4. Aplicações de Inteligência de Negócios
  5. Fundamentos da Visualização de Dados
  6. Ferramentas de visualização

Módulo VI

Grande infra-estrutura de dados

  1. Processamento de dados com Hadoop
  2. Ferramentas Hadoop
  3. Processamento de dados com Spark
  4. Arquiteturas de streaming
  5. Componentes das Arquiteturas de Streaming
  6. Plataformas e Apis na nuvem

Módulo VII

Armazenamento e integração de dados

  1. Bases de dados não convencionais
  2. Modelos de base de dados em documentos
  3. Modelos de base de dados em colunas
  4. Modelos de base de dados em gráficos
  5. Modelos de base de dados em valor-chave
  6. Aquisição de dados

Módulo VIII

Valor e Contexto do Big Data Analytics

  1. O Caso de negócios Big Data
  2. Projetos de grandes dados
  3. Aplicações analíticas por setores
  4. Tecnologias emergentes no Google Analytics
  5. Gestão de equipes e métodos flexíveis
  6. Aspetos regulatórios do processamento de dados

Módulo IX

Aplicações analíticas

  1. Estudo de caso do Scalable Analytics
  2. Estudo de caso do Analytics em redes sociais
  3. Estudo de caso na Internet das coisas
  4. Estudo de caso em Análise Financeira
  5. Estudo de caso no Customer Analytics
  6. Estudo de caso das Técnicas de Recomendação

Módulo X

Trabalho Final

A Pós-Graduação em Big Data e Business Analytics oferece uma metodologia totalmente flexível adaptada às suas necessidades, seja qual for a localização geográfica ou disponibilidade de tempo.

Metodologia e-Learning: Todos os conteúdos estarão à disposição no campus virtual universitário 24 horas por dia, os 7 dias da semana, sem qualquer obrigatoriedade de horário pelo que se torna extremamente flexível. Desta forma, torna-se simples conciliar uma vida profissional ativa com uma formação académica de excelência.

Todos os conteúdos estão atualizados com grande rigor técnico, são de fácil compreensão e têm uma clara vocação prática.

O IMF Business School coloca à disposição dos seus alunos:

Tutorias pessoais (chat, telefone, email)
Webinars
Debates e grupos de discussão através de fóruns e chats
Testes de auto avaliação
Estudo de casos e documentação
Possibilidade de aulas em direto
Biblioteca virtual

 

Requisitos do computador do aluno:

  • Processador: Mínimo i5 6000 (o superior), recomendável i7
  • RAM: Mínimo 8 GB, recomendável 12 GB (ou superior)
  • Armazenamento: Mínimo 1 TB entre unidades internas e externas
  • Disco HDD: Mínimo 500 GB (ou superior)
  • Disco SDD para o software base:não é imprescindível, no entanto, melhora substancialmente o rendimento ao ter o sistema operativo instalado no mesmo

É necessário comprovar que se podem utilizar comodamente máquinas virtuais VirtualBox com a última versão estável de Ubuntu Linux. 

Para a realização do módulo 7, armazenamento e integração de dados, é necessário o envolvimento Tableau. Os alunos podem solicitar na sua página web uma licença anual gratuita, com a documentação de matrícula proporcionada pelo IMF.

Avaliação online, contínua à medida que se avança no estudo do Master.

Cada módulo é avaliado mediante a combinação de um exame online e desenvolvimento de casos práticos: a superação de cada um permite desbloquear a matéria seguinte.

Ainda assim, a obtenção do título de Master do IMF e Master da Universidad Católica de Ávila, está sujeita à superação das provas de cada módulo e à elaboração de um trabalho final de Master. 

 

Todos os alunos que superem com êxito este Master obtêm a seguinte titulação:

  • Master em Business Analytics & Big Data pela Universidad Católica de Ávila
  • Master em Business Analytics & Big Data pelo IMF Business School

 

 

 

 

 

 

A Universidad Católica de Ávila está adaptada ao Processo de Bolonha.

 

O Painel de Tutores do curso é formado essencialmente por profissionais de empresas e do mundo académico, que podem transmitir aos alunos experiências laborais reais e exemplos práticos resultantes da sua experiência na atividade empresarial.

Descarregue o conteúdo programático para conhecer o Painel de Tutores.

 Setor em Auge

 

Segundo a prestigiada consultora IDC, prevê-se um volume de negócio de 150.800 milhões de dólares para o ano de 2017, o que supõe um incremento de 12,4% relativamente a 2016. Os setores de Big Data e de Business Analytics estão, por tanto, em auge e espera-se que esta tendência continue a aumentar; é mais, segundo IDC, as compras comerciais de hardware, software e serviços relacionados com este mercado manterão uma taxa de crescimento anual composta de 11,9% até 2020, ano em que o volume superará os 210.000 milhões de dólares.

O programa proporciona a formação base para orientar-se a diferentes profissionais dentro da área da análise e da gestão de dados, concretamente:

  • Analista de dados (Big Data Analyst)
  • Data Scientist 
  • Profissionais de Business Intelligence
  • Data Engineer
  • Arquiteto de sistemas de Big Data
  • Analista de Negócio
  • Desenvolvimento de Sistemas Big Data
  • Desenvolvedor de middleware para Big Data
  • Engenheiro de visualização de dados
  • Machine Learning Researcher/Practitioner

No caso de perfis com experiência prévia em direção e gestão de equipas, este programa capacitará para postos como:

  • Chief Data Officer (CDO)

Aos profissionais que possuam perfis informáticos proporcionará as bases para saídas profissionais tais como:

  • Arquiteto Big Data
  • Data Engineer

 

 

 Bolsa de Emprego e Estágios

O IMF Business School, através do seu Portal de Emprego e Estágios, garante a todos os alunos deste master a oportunidade de realizar estágios em empresas em Espanha (consultar condições).

Indra, no seu acordo com o IMF, oferece aos alunos a possibilidade de realizar estágios e entrar na bolsa de emprego Indra.

Entre as empresas com que o IMF mantém acordos de cooperação educativa para a formação em posto de trabalho, destacam-se:

  • PREÇO:
  • Preço sob Consulta
  • FORMAS DE PAGAMENTO:
  • A Pronto / Pagamento até 12 mensalidades
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