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Engenharia de Dados
Aperfeiçoamento

Engenharia de Dados

Aprenda os fundamentos da área e evolua no estudo conceitual, lógico e físico de projetos de banco de dados. Com ética, foco em aspectos culturais e respeito à Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), o curso ensina a modelar, integrar, extrair, gerir e implementar soluções de busca de dados estruturados e não estruturados com o uso de ferramentas tecnológicas da Engenharia de Dados.
Tire suas dúvidas

Metodologia focada no mercado

Faça sua imersão com uma pós-graduação conectada com a rotina da profissão.

Certificados

A cada 3 meses, um certificado novo no tema da sua Sprint.

Jornada em Sprints

Sprints a cada 3 meses, com 3 disciplinas + 1 MVP cada.

Teoria aplicada na prática

Os MVPs ao final de cada Sprint colocam seus conhecimentos em prática e formam portfólio.

100% online

Metodologia e formato pensados para otimizar seu aprendizado e se encaixar na sua rotina.

Discord

Faça parte de uma comunidade acadêmica e interaja com colegas e professores.

Pensamento Crítico

Estude com base em situações e dilemas reais do mercado de trabalho.

Aulas em formatos diferentes

Além das tradicionais videoaulas gravadas, tenha acesso a debates, podcasts, e-books e muito mais

Certificação rápida

Tenha uma formação completa e um certificado Lato Sensu com a excelência PUC-Rio em 12 meses.

Visão 360º do mercado

Análise integral a partir de um pensamento crítico voltado para sua prática jurídica e social. 

Contato com o mercado jurídico

Tenha momentos com profissionais relevantes para refletir sobre caminhos e discutir soluções. 

Estudo de casos jurídicos

Utilize sua capacidade de interpretação e suas soft skills para solucionar situações reais. 

Debates multidisciplinares

Coloque seu conhecimento teórico em prática com discussões multifocais.

Encontros ao vivo e aulas gravadas

Enriqueça seu repertório trocando experiências com professores e colegas. 

Suporte personalizado

Entre em contato e receba sempre um atendimento próximo e humanizado.

Evolua na PUC-Rio

Estude, pesquise, aproveite o espaço de coworking e faça seu networking no campus. 

Lab_CC

Faça uma imersão na Economia Criativa com grandes nomes do mercado, conectando a teoria com a prática por meio de desafios!

Criação de portfólio

Monte seu portfólio profissional com entregas acadêmicas pensadas no dia a dia da profissão.

Community Hub

Tenha momentos de troca com colegas, professores e profissionais do mercado.

Projeto cultural x TCC

Finalize sua jornada com a entrega de um projeto cultural que reúne tudo o que você aprendeu.

Perfil Hands-on

Coloque em prática toda a teoria vista na produção de Projetos Culturais durante todo o curso.

Crítica à sociedade

Debata o tema cultura no Brasil, suas influências e impactos na sociedade.

Suporte 360°

Conte com um atendimento personalizado e humanizado ao longo da sua jornada.

Duração do curso

120 horas de curso : 1 Sprint com 3 disciplinas de 30hs + 1 disciplina de MPV de 30hs cada.

Modalidade

Conteúdo online.

Certificação

Certificado de Curso PUC-Rio.

Reconhecido pelo MEC

Todos os cursos são validados pelo Ministério da Educação do Governo Federal.

Carga horária

30 horas de curso.

Tecnologia

Integração de ferramentas da Indústria 4.0, como Digital Twins e Machine Learning.

Vivência na área

Metodologia baseada em estudos de casos reais do setor industrial.

Ensino de excelência

Corpo docente altamente qualificado, com participação de especialistas do setor energético.

Teoria e prática

Foco em simulação e análise de viabilidade de projetos energéticos, com aplicação prática.

Conteúdo do Curso

Análise de Dados e Boas Práticas

Análise Exploratória e Pré-processamento de Dados


Duração: 30h | Prof.ª: Tatiana Escovedo  

  • Introdução e Aplicações de Ciência de Dados; 
  • Contextualização, Habilidades Necessárias, Desafios, Técnicas e Ferramentas Relacionadas; 
  • Tipos de Problemas de Ciência de Dados; 
  • Etapas de um Projeto de Ciência de Dados; 
  • Conceitos Matemáticos e Estatísticos para Ciência de Dados; 
  • Introdução a Programação para Ciência de Dados e Principais Bibliotecas; 
  • Ferramentas para Cientistas de Dados; 
  • Aquisição, Preparação, Limpeza e Tratamento de Dados; 
  • Análise Exploratória de Dados; 
  • Introdução a Algoritmos de Machine Learning; 
  • Apresentação de Resultados. 



Visualização de Informação


Duração: 30h | Profª.: Simone Barbosa 

  • Questões Perceptivas e Cognitivas em Visualização de Informação; 
  • Mapeamentos entre (tipos de) Dados e Variáveis Visuais; 
  • Gráficos Estatísticos, Tabelas e Dashboards; 
  • Visualizações de Grafos (Redes) e Hierarquias (Árvores); 
  • Visualizações de Séries Temporais, Espaciais e Espaço-Temporais.



Engenharia de Software para Ciência de Dados


Duração: 30h | Prof.: Marcos Kalinowski   

  • Introdução à Engenharia de Software; 
  • Ciência de Dados e Transformação Digital: MVPs; 
  • Conceitos de BizDev, DevOps e MLOps; 
  • Especificação Ágil de Sistemas de Aprendizagem de Máquina; 
  • Arquiteturas de Sistemas Inteligentes; 
  • Orientação a Objetos com Python e Boas Práticas de Codificação; 
  • Projeto de Sistemas de Aprendizagem de Máquina (Princípios SOLID); 
  • Controle da Qualidade: Análise Estática, Modern Code Reviews e Testes Automatizados; 
  • Gerência de Configuração e Controle de Versões (GitHub); 
  • Implantação (Deploy) de Modelos de Machine Learning. 



Projeto/MVP em Ciência de Dados


Duração: 30h 

  • Projeto prático como disciplinas: Análise Exploratória e Pré-processamento de Dados; Visualização da Informação e Engenharia de Software para Ciência de Dados. 



Introdução a Ciência de Dados (Aula Bônus)


Duração: 10h | Prof.ª: Tatiana Escovedo 

  • Compreender contextualização, habilidades necessárias, desafios, técnicas e ferramentas relacionadas no contexto de ciência de dados;  
  • Diferenciar os tipos de problemas de ciência de dados relacionados a Machine Learning (ML) (aprendizado supervisionado x não supervisionado; problemas de classificação, regressão, clusterização e associação); 
  • Entender as 7 etapas de um projeto de ciência de dados e as atividades esperadas em cada uma delas. 



Programação Orientada a Objetos (Aula Bônus)


Duração: 26h | Prof.ª: Tatiana Escovedo 

  • Introdução aos principais conceitos de orientação a objetos, com exemplos práticos da linguagem Python. 
Machine Learning e Analytics

Machine Learning


Duração: 30h | Profs.: Tatiana Escovedo e Hugo Villamizar 

  • Aprendizado Supervisionado e Não Supervisionado;  
  • Problemas de Classificação, Regressão e Agrupamento;  
  • Pré-processamento de Dados e Seleção de Características; 
  • Algoritmos de Machine Learning para Classificação, Regressão e Agrupamento; Ensembles. Construção de Modelos;  
  • Métricas de Avaliação e Comparação de Modelos; 
  • Pós-processamento. 



Analytics - Descriptive and Predictive


Duração: 30h | Profs.: Augusto Baffa, Jonatas Grosman e Luiz Schirmer

  •  Conceitos de Deep Learning;  
  •  Redes Neurais;  
  • Perceptrons Multicamadas (MLPs); 
  • Retropropagação;  
  • Conceitos e Algoritmos de Deep Learning;  
  • Redes Neurais Recorrentes (RNNs);   
  • Redes Neurais Convolucionais (CNNs);  
  • Long Short Term Memory Networks (LSTMs);  
  • Redes Adversariais Generativas (GANs);  
  • Aplicações de Métodos Não Supervisionados em Análise de Dados (Ex.: Clustering, Redução de Dimensionalidade). 



Advanced Analytics


Duração: 30h | Profs.: Augusto Baffa, Jonatas Grosman e Luiz Schirmer 

  • Aplicações de Machine Learning em Problemas Reais (eg, Churn, Sistemas de Recomendação, Detecção de Fraude, Análise e Predição de Séries Temporais);  
  • Aplicações de Deep Learning em Problemas Reais (eg, Visão Computacional, Processamento de Linguagem Natural). 



Projeto/MVP em Machine Learning/Analytics


Duração: 30h 

  • Projeto prático como disciplina: Machine Learning; Analytics - Descriptive and Predictive e Advanced Analytics.
Engenharia de Dados

Banco de Dados


Duração: 30h | Prof.: Sérgio Lifschitz  

  • Abstração de Dados; 
  • Modelagem Conceitual de Dados; 
  • Fundamentos de Projeto de Banco de Dados; 
  • Projeto Conceitual de Banco de Dados; 
  • Projeto Lógico de Banco de Dados; 
  • Projeto Físico de Banco de Dados; 
  • Linguagem SQL; 
  • Administração de Dados; 
  • Bancos de Dados Não Convencionais e Distribuídos; 
  • Implementação de um Banco de Dados Relacional.



Data Warehouse e Data Lake


Duração: 30h | Profs.: Sérgio Lifschitz, Fernanda Baião, Antony Medeiros

  • Conceituação e Arquiteturas; 
  • Aquisição e Integração de Dados; 
  • Extração, Transformação e Carga (ETL); 
  • Gerência de Metadados; 
  • Modelagem para Data Warehouses e Data Lakes; 
  • Modelo Estrela; 
  • Projeto Físico e Implementação de Data Warehouses e Data Lakes; 
  • Consumo da Informação; 
  • Extração de Data Marts; 
  • Aplicações OLAP; 
  • Soluções de Busca para Dados Estruturados e Não Estruturados; 
  • Estudos de Casos de Uso de Ferramentas para Projeto e Implementação de Data Warehouses e Data Lakes. 



Gestão e Governança de Dados


Duração: 30h | Prof.: Marcos Villas 

  • Princípios e Conceitos Gerais de Gestão e Governança de Dados; 
  • Principais Frameworks e Modelos de Referência; 
  • Dados e Processos; 
  • Estratégias para Implantação nas Organizações; 
  • Evolução das Empresas, Novos Tipos de Capitais, Dados e Pessoas; 
  • Camadas de Abstração e Tipificação de Dados; 
  • Métricas e Avaliação de Soluções de Dados e Maturidade de Dados; 
  • Qualidade de Dados; 
  • Ética nos Dados e Fatores Culturais. Data Ops e MLOps; 
  • Conceitos de Dados Abertos; 
  • Lei Geral de Proteção de Dados. 



Projeto/MVP em Engenharia de Dados


Duração: 30h 

  • Projeto prático como disciplina: Banco de Dados; Data Warehouse e Data Lake e Gestão e Governança de Dados. 
Sprint Do Zero ao Código (voltado para quem NÃO possui conhecimento em Lógica de Programação e noções de linguagem de programação)

Caso você esteja realizando uma transição em sua carreira e ainda não tenha conhecimento em Lógica de Programação e noções de pelo menos uma linguagem de programação, para ter maior aproveitamento da sua Pós, você iniciará seus estudos pela Sprint do Zero ao Código.


Ao optar por essa modalidade, você iniciará pela Sprint do Zero ao Código com carga horária de 90h, após isso você estará devidamente preparado para iniciar sua jornada na Pós-graduação. Você não terá nenhum custo adicional por isso.

Fernanda Baião Tecnologia

Fernanda Baião

Professora do Departamento de Eng. Industrial da PUC-Rio. Já atuou em projetos junto a empresas como CAIXA e Petrobras

Conheça
Marcos Villas Tecnologia

Marcos Villas

Professor do Departamento de Informática da PUC-Rio. É sócio-diretor na RSI Redes, com ampla experiência profissional.

Conheça

Time de professores que praticam o que ensinam

Fernanda Baião Tecnologia

Fernanda Baião

Professora do Departamento de Eng. Industrial da PUC-Rio. Já atuou em projetos junto a empresas como CAIXA e Petrobras
Marcos Villas Tecnologia

Marcos Villas

Professor do Departamento de Informática da PUC-Rio. É sócio-diretor na RSI Redes, com ampla experiência profissional.

Preço e formas de pagamento

Condições de pagamento

Em até 18x de:

R$ 342.30
ou à vista, por R$ 4.929,12
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