0%

Dados e pessoas direcionando
o sucesso corporativo.

POR QUE O CURSO É RELEVANTE?

As tecnologias tradicionais não são mais suficientes para lidar com o aumento do volume de dados nas empresas. Por isso, propomos um desafio: coletar dados nos mais diversos tipos de sensores (smartphones, IoT, web, entre outros). Com o armazenamento e processamento dessas informações, você vai aprender a estruturar dados não estruturados, extrair inteligência, visualizar e disponibilizar todos os dados adequadamente para melhorar o processo de tomada de decisão.

QUAL A METODOLOGIA?

Nosso programa aborda as mais modernas tecnologias de Big Data: Hadoop, Spark e Bancos de Dados NoSQL (HBase, Cassandra, Mongo, entre outros). Mais metodologias, estratégias e modelos de negócios inovadores voltados para Big Data. Também combinamos teoria com prática, por meio da técnica de aprendizagem baseada em problemas reais (PBL), dinâmicas em grupo, gamification e sala invertida. Assim, você vai saber como criar um projeto de Big Data voltado para a realidade das empresas.

PRÉ-REQUISITOS

  • Vivência corporativa e experiência profissional em negócios.
  • Conhecimentos básicos de lógica de programação.
  • Conhecimentos básicos de Banco de Dados relacionais.
  • Perfil hands-on.
  • Conhecimentos básicos em redes sociais (nível de usuário).
  • Disponibilidade para leituras e estudos extraclasse.

QUAIS AS PRINCIPAIS HABILIDADES QUE VÃO SER DESENVOLVIDAS?

Com foco em gestão e tecnologia, este curso vai abrir um mundo de possibilidades:

  • Aprenda a desenvolver estratégias de dados para atingir modelos inovadores de negócio.
  • Domine o principal framework para processamento e armazenamento de dados (Hadoop e Spark).
  • Modele, crie e manipule bancos de dados não estruturados.
  • Aplique técnicas de integração e gestão de dados.
  • Identifique padrões de comportamento dos dados (Data Mining) para aplicar em modelos matemáticos (Advanced Analytics).
  • Crie visualizações adequadas para facilitar o processo de tomada de decisão.

QUAL O CENÁRIO?

Que estratégia uma empresa deve adotar para otimizar o volume de dados disponível no mundo digital? Como utilizar os dados para obter maior vantagem competitiva? Qual a melhor forma de processar e armazenar um grande volume de dados, na velocidade necessária e utilizando a variedade de fontes atuais? Como extrair inteligência dos dados internos e externos da sua organização? Como melhorar o seu mindset e o da sua empresa para tomar decisões baseadas nos dados? Respostas neste curso.

PARA QUEM SE DESTINA?

  • Profissionais que desejam se aprofundar em técnicas sobre multiarmazenamento de dados, formas diversas de ingestão de dados, bases para dados estruturados, semiestruturados e não estruturados, gestão e governança de dados e aplicabilidade em processo de Ciência de Dados.
  • Gerentes e coordenadores que desejam aprofundamento técnico e alinhamento entre as áreas de Design Thinking, Gestão e Governança de Dados – ênfase em Big Data e conhecimento das operações da área responsável por grandes volumes de dados.
  • Analistas com perfil técnico, que desejam se aprofundar nas áreas de gestão, especialmente nas disciplinas Big Data e Ciência de Dados.

OBJETIVOS DO CURSO
Preparar o profissional para:

  • Implementar e administrar uma área de Big Data em toda sua plenitude, tanto técnica quanto administrativa.
  • Dominar temas como multipluralidade tecnológica, sistemas híbridos, ingestão de diversos tipos de dados, além da organização e uso efetivo desse ambiente.
  • Definir os diferentes tipos de Arquitetura de Dados, uso de infraestruturas diversas (on premisse e cloud) e aplicação de diversos tipos de algoritmos de inteligência de negócios sobre o ambiente.
  • Desenvolver uma visão pós-sistêmica, ampliando formas de análise e competitividade com base nos dados internos e externos da organização.
  • Resolver problemas complexos de forma ágil, simples e efetiva.
  • Apresentar ferramentas e metodologias para apresentação de dados e geração de insights através de dashboards e storytellings.

Conteúdo 360 horas-aula

Módulo 1.

Fundamentos para um CDO

88 H/A
  • SYN – Sync Opening
    • Welcome Class e Check-in
    • Falando da FIAP
    • Informações gerais e acadêmicas
    • Introdução ao mundo Big Data e Ciência de Dados
  • GEN – Gestão Estratégica de Negócios
    • Planejamento estratégico
    • Escolas (Porter, Canvas e BSC)
    • Estratégias para ação
    • Valores, missão e visão
    • Alinhamento estratégico
    • Forças competitivas
    • Geração de valor
    • Estratégica competitiva
    • Matrizes SWOT e BCG
    • Fatores críticos para o sucesso
  • DTG – Design Thinking
    • O contexto da complexidade
    • Visão periférica, VUCA, percepção
    • Novos comportamentos humanos
    • Future Thinking
    • Criação de espaços inovadores
    • Mecanismos da criatividade
    • Processo criativo (double-diamond)
    • Mapa de empatia
    • Identificação de Personas
    • Trabalhando com Ideação
    • Brainstorming
    • Conceito sobre Gamification
    • Proposta de valor
    • Ferramentas de Design Thinking
  • GGD – Gestão e Governança de Dados
    • Dados versus Informação
    • Conceito de Governança
    • Benefícios da Governança de Dados
    • Qualidade de Dados
    • Dimensões da Governança de Dados
    • Métricas de Governança de Dados
    • Privacidade e Segurança (GDPR, LGPD)
    • Dimensão da Estratégia
    • Gestão de Dados
    • Regulatório e Compliance
    • Governança em ambientes Big Data – Data Lake
  • GBA – Gestão Competitiva e Business Analytics
    • Fundamentos Competitivos para Business Intelligence:
      • Evolução Analytics
      • Data Driven Economy
      • Alinhar estratégia de negócios à gestão de dados
      • Frameworks para indicadores de desempenho (BSCs x Dashboards)
    • Re-Visão sobre Arquitetura em Analytics:
      • Camadas e seus conceitos
      • Arquitetura de Dados: Data Warehouse, banco de dados e Data Lake
      • Integração de dados – estruturados e não estruturados (in review)
    • Gerando Insights:
      • Métodos e Conceitos de Visualização de Dados
      • Cognição humana:
        • Porque não formos feitos para interpretar textos e números
        • Senso comum e técnicas de apresentação
      • Técnicas de Visualização:
        • Usando atributos de pré-atenção
        • Uso de cores em apresentações
        • Cuidados estéticos
        • Diagrama de Gutemberg e o Padrão F
      • Tipos, estilos e usos de gráficos:
        • Barras, linhas e áreas
        • Pie, donut e treemps
        • Gráficos combinados, bubble charts, pareto e waterfall
        • Gantt, gráficos de densidade e mapas
        • Geoanálise
      • Técnicas de Desenho de Painéis:
        • Dashboards
        • Storytelling
Módulo 2.

Arquiteturas Híbridas para Big Data

72 H/A
  • ARQ – Arquitetura de Dados
    • Arquiteturas gerais e formais
    • ERPs e seu foco
    • Modelagem de Dados
    • Modelagem Dimensional
    • Normalização e desnormalização
    • Dimensões e seus tipos implementáveis
    • Fatos e seus tipos implementáveis
    • Estruturas de sumarização de dados
    • Estruturas NoSQL:
      • Bases Key-Value
      • Bases Column-Store
      • Bases Document-Based
      • Bases Graph-Based
    • Aspectos físicos da arquitetura de dados
    • Bases NewSQL
    • Outras arquiteturas de dados Cloud e Hadoop
    • Documentação e metadados
  • ARH – On Premisse Computing
    • Conceitos sobre MPP computing
    • Lei de Moore
    • O sistema HDFS
    • Arquitetura Hadoop
    • Introdução ao MapReduce e atualizações
    • Bases Apache:
      • Hive
      • HBase
      • Spark
    • Considerações de Governança OnPremisse
  • CCP – Cloud Computing
    • Conceituando Computação em Nuvem
    • Principais Plataformas (Players)
    • Casos de Sucesso
    • Infraestrutura Global (AWS & MS Azure)
    • Modelos de Implementação
    • Arquitetura de Redes na Nuvem
    • Hardware e Virtualização
    • Armazenamento de dados para Servidores
    • Escalabilidade
    • Alta Disponibilidade e DR (Disaster & Recovery)
    • Arquiteturas Serverless e Desacopladas
    • Automação
    • Big Data as a Service
    • Tipos de Consumo dos Dados
    • Considerações de segurança para ambientes cloud
    • Least Privilege Model e Two Factor Authentication
    • WAF e FW
    • Inspeção do object store S3
Módulo 3.

Tratamento de Dados Massivos

68 H/A
  • PYT – Introdução a Python
    • Conceitos sobre a linguagem Python
    • Estruturas de dados Python
    • Operadores Lógicos e de fluxo Python
    • Algumas bibliotecas úteis para:
      • Big Data
      • Machine Learning
      • Ingestão de Dados
    • Web Scraping
    • Integrações:
      • Integração Python com Google Maps API
      • Conceito sobre integração de Python com R
  • IDD – Ingestão de Dados
    • Introdução a Ingestão de Dados
    • ETL versus ELT
    • Sqoop
    • Flume
    • Spark Streaming
    • Kafka
    • NiFi com ênfase em melhores práticas
    • Replicação de banco de dados
      • CDC
      • Ferramentas
    • Ingestão de Dados Cloud (AWS e MS Azure)
  • IOT – Internet das Coisas
    • História das “Coisas” e sua evolução:
      • Indústria 1.0 até 4.0
    • Principais características de IoT
    • Arquitetura IoT:
      • Dispositivos IoT, placas, sensores/atuadores
      • Plataformas IoT em Cloud
      • Produtos Open Souce
    • Smart cities, principais plataformas
    • Plataformas de desenvolvimento
    • Protocolos IoT
    • Cloud Computing: características, modelos de serviço/implementação/referência
    • Serviços WEB, REST/JSON
    • Node-RED
    • Infraestrutura de rede:
      • Wireless Personal Area Network (WPAN): Bluetooth LE, ZigBee
    • Gerenciamento da Qualidade
    • Framework de decisão em IoT:
      • Dados
      • Negócios
      • Tecnologia
    • Gerenciamento dos Riscos:
      • Padrões e Regulamentação
  • MSV – Microsserviços
    • Arquitetura de Microsserviços
    • Projeto de Microsserviços
    • Projeto de Serviço
      • Docker
      • Doker-Compose
      • Swarm
      • Kubernets
    • Projeto e Operações de Sistema
    • Microsserviços em Projetos de Analytics
    • Event logs
Módulo 4.

Fundamentos em Ciência de Dados

52 H/A
  • EST – Fundamentos Estatísticos
    • Conceitos de Estatística - Estatísticas Descritivas
    • Noções sobre amostragem
    • Teste de hipóteses
    • Funções de Normalização de Dados
    • Inferência Estatística
    • Inferência Bayesiana
    • Regressão Linear Simples
    • Análises de Séries Temporais
    • Análise de Correlação e Associação
  • PES – Linguagem de Programação Estatística
    • Conceitos sobre a linguagem R
    • Estruturas de dados em R
    • Operadores Lógicos e de fluxo em R
    • Limpeza e Normalização de Dados em R
    • Bibliotecas R para Machine Learning
    • Integração R com Python
    • APIs Twitter
    • Sentimental Analysis
    • Youtube API
  • WEB – Análise Semântica Aplicada
    • Modelagem Conceitual
    • Taxonomia
    • Folksonomia
    • Ontologias
    • Inferência
    • Arquitetura W3C
    • Padrões: RDF, RDFS e OWL
Módulo 5.

KDD e Machine Learning

60 H/A
  • DTM – Conceitos e Aplicações em Data Mining
    • KDD - Processos de Descobertas do Conhecimento
    • Modelos supervisionados e não supervisionados
    • PCA – Componentes Principais
    • Análise de Conglomerados – Cluster Analysis
      • Knn – Nearest Neighboor
      • Kmeans
      • HClust - Cluster Hierárquico
    • Árvores de Decisão:
      • Random Forest
    • SVM – Support Vector Machine
    • PageRank
    • Apriori
  • ML1 – Análises Preditivas
    • Modelagem Preditiva
    • Regressão Linear Múltipla
    • Regressão Logística (Churn, Attrition e Credit Scoring)
    • Validação cruzada
    • Regressão Penalizada (Ridge e Lasso)
    • Estimação e Discriminação
  • ML2 – Redes Neurais e Deep Learning
    • Text Mining e bagging
    • OLSR e Ensemble Methods
    • Adaboost
    • Redes Neurais
    • Deep Learning
  • CLS – Closing
    • Atividades de encerramento
    • Workshop e avaliação sobre retenção do conteúdo
    • Feedback sobre o MBA
Módulo 6.

STARTUP ONE

20 H/A
  • Empreendedorismo e Inovação
    • Ecossistema Empreendedor
    • Intraempreendedorismo
    • Inovação
    • Open Innovation
    • Ideias e Oportunidades
    • Business Canvas – BMG
    • Prototipação e Design Thinking
    • Análise Financeira
    • Economia Criativa
    • Técnicas de Pitching
    • Cases de Sucesso do Cenário Nacional e Global

Turmas

Campus
Início
Duração
Dias
Horário
Investimento
Alphaville
Início: 21/10/2019
Duração: 12 meses
Dias: Seg e Qua + 18 Sex
Horario: 19h10 às 23h20
Investimento: 24x 1.150,00*  Saiba mais
Paulista
Início: 13/04
Duração: 12 meses
Dias: Seg e Qua + 12 Sáb
Horario: 19h10 às 23h20
Investimento: 24x 1.196,00*  Saiba mais
Paulista
Início: 02/04
Duração: 12 meses
Dias: Ter e Qui + 10 Sáb
Horario: 19h10 às 23h20
Investimento: 24x 1.196,00*  Saiba mais
Vl. Olímpia
Início: 15/04
Duração: 12 meses
Dias: Seg e Qua + 12 Sáb
Horario: 19h10 às 23h20
Investimento: 24x 1.196,00*  Saiba mais
* Valor com desconto para ex-alunos FIAP e empresas conveniadas, com pagamento até o dia 5 de cada mês. Sujeito a alteração durante o ano letivo.
Escolha uma turma acima!
Inscreva-se

Investimento

24 parcelas
Para matrículas
até 02/11/2019
Empresas Conveniadas
Ex-alunos FIAP
Valor Integral
R$ 1.294,00*
R$ 1.150,00*
R$ 1.438,00*
Para matrículas
até 02/11/2019
Empresas Conveniadas
Ex-alunos FIAP
Valor Integral
R$ 1.346,00*
R$ 1.196,00*
R$ 1.495,00*
Para matrículas
até 02/11/2019
Empresas Conveniadas
Ex-alunos FIAP
Valor Integral
R$ 1.346,00*
R$ 1.196,00*
R$ 1.495,00*
Para matrículas
até 02/11/2019
Empresas Conveniadas
Ex-alunos FIAP
Valor Integral
R$ 1.346,00*
R$ 1.196,00*
R$ 1.495,00*
Inscreva-se

Taxa de inscrição, com desconto, para matrículas efetuadas até 3 dias após aprovação na entrevista individual: R$ 190,00.
Taxa de inscrição R$490,00. Pagamento da taxa de inscrição somente com cartão de crédito.

* Valor para pagamento até o dia 5 de cada mês. Valores de investimento e opção de parcelamento em 24 vezes,
válidos para matrículas efetivadas em turmas com início no segundo semestre de 2019. Sujeito a alterações sem prévio aviso.

* Valor para pagamento até o dia 5 de cada mês. Valores de investimento e opção de parcelamento em 24 vezes,
válidos para matrículas efetivadas em turmas com início no primeiro semestre de 2020. Sujeito a alterações sem prévio aviso.

** Com a opção de pagamento em 24 meses, a FIAP permite ao aluno contar com a melhor formação acadêmica,
concluindo o investimento no MBA após o término do curso, que tem duração de aproximadamente 1 ano.

Descontos não cumulativos.

Processo de Admissão

Pré-Requisitos

Formação superior
completa, com colação
de grau realizada,
em cursos Tecnólogos,
Bacharelados
e Licenciaturas.

Inscrição

Preencha a ficha
de inscrição
on-line.

Entrevista

A sua primeira experiência
aqui é assim: você conhece
melhor a FIAP e todo
o nosso ecossistema
de tecnologia e inovação.
E a gente fica sabendo
mais sobre você, sua
trajetória profissional
e expectativas.

Matrícula

Os aprovados podem fazer
a matrícula em qualquer
uma de nossas unidades ou
on-line.

Coordenação

Marcelo Manzano

  • Graduado em Ciências da Computação pela Anhembi-Morumbi com ênfase em eCommerce.
  • Pós-Graduado em Gestão Internacional de TI pela FGV/SP e em Psicanálise pela EPP/SP.
  • Especialista em Administração de DW (Certificado Internacional) pela Oracle Inc., Big Data Solutions pela Hewlett-Packard e Hortonworks, Administrador de Bases de Dados Oracle (OCP DBA), Desenvolvimento de Aplicações Oracle (OCP Developer), Gestão e Desenvolvimento de Aplicações em BI (OCP Discoverer/DWB)
  • Certificações Internacionais em Whiteboarding, Elevator Speech, Presentation Techniques for Adults pelas empresas: Informatica Inc, Oracle do Brasil, Vertica.
  • System Consultant na Tableau Inc para a América Latina.
  • Docente de Pós-Graduação em disciplinas de arquitetura e bases Big Data na FIAP e no Mackenzie.
  • 30 anos de atuação nas áreas de desenho, arquitetura, desenvolvimento e implementação de software, bem como nas áreas de Data Warehouse, Decision Support Systems/BI e grandes volumes de dados/Big Data com experiência técnica diversificada (Oracle DB, Oracle RAC, Oracle DataGuard, Oracle Exadata, Oracle Developer/Discoverer, Oracle OLAP/DW, Informatica PowerCenter, Informatica DataQuality, Informatica ILM e MDM, IBM Netezza, IBM DB2, Mainframes, MS SQL Server, MS Integration Services, soluções em Workflow e BPM, Bases Vertica, NoSQL (as principais), e ferramentas de BI (Tableau, PowerBI, Discoverer, Qlik View).
  • Instrutor de técnicas de apresentação, oratória e processos didáticos e psicológicos em andragogia.

Direção

GUILHERME PEREIRA
Guilherme Pereira
  • Diretor de Inovação & Conteúdo, e Diretor do MBA da FIAP.
  • Formado em Ciências Econômicas e especialista em Inovação e Empreendedorismo pela Stanford University.
  • Possui MBA em Gestão Estratégica de Negócios com extensão internacional na Babson College, especialização em Negócios em Mercados Emergentes pela Harvard University, e extensão em Aceleração de Negócios Digitais pela Hyper Island.
  • Atua há mais de 15 anos desenvolvendo projetos de inovação em empresas como Basf, Braskem, BG, Bosch, Eaton, Fiat, Givaudan, J&J, M Dias Branco, Natura, Nestlè, Ourofino, Petrobras, PepsiCo, P&G, Promon, Rhodia, Saint-Gobain, Scania, Siemens, Suzano, Usiminas, Unimed, Vale e Votorantim.
  • É mentor e conselheiro de empresas e startups, atuando como investidor anjo em startups no Brasil.

Disrupção

Analogia a disrupção
Logo Singularity

Pensar o novo aproximou a gente do que há de mais
disruptivo no ensino de tecnologia.

Fomos a primeira parceira acadêmica mundial
da Singularity, uma universidade inovadora que tem como
objetivo formar líderes que busquem soluções para
os desafios da humanidade.

Patrocinada por empresas como Google, ePlanet Ventures,
Autodesk e Steelcase, a SU tem seu campus dentro
da NASA. E um programa que engloba as tecnologias
exponenciais, suas interconexões e o impacto de tudo
isso nas mudanças que vêm por aí.

Uma fonte de inspiração contínua que nos permite estar
sempre conectada à inovação, antecipando o futuro e
oferecendo novas experiências aos alunos.

Startupone

O projeto final do MBA

Startup One
PLAY

DEIXAMOS O TCC DE LADO.
AQUI VOCÊ CRIA SUA STARTUP.

É um programa que promove o empreendedorismo, a inovação
e o networking. Aqui você deixa o TCC de lado e cria sua própria startup.
Porque a gente entende que pensar o novo é assim: buscar soluções
inovadoras para problemas reais.

Você também vai contar com a parceria da FIAP para implementar
sua ideia, até mesmo depois de terminar seu curso: labs de inovação,
mentorias, networking e acesso às melhores empresas do mercado.

A Premiação

A startup que mais se destacar em cada temporada é premiada com um
curso de empreendedorismo na Babson College, em Boston. Assim,
os integrantes vão ter a oportunidade de viver novas experiências em uma
das melhores escolas de empreendedorismo do mundo.

Todas as ideias participantes do TOP 10 também podem ser aceleradas
nas nossas empresas parceiras: Acelera Startup FIESP, Oracle Startup
Cloud Accelerator e SAP Startup Focus.

Uma ideia que virou referência mundial

A FIAP foi convidada para apresentar no South by Southwest 2018 o case
do Startup One. A história de um programa transformador. E de como usar
o poder da tecnologia para construir um futuro melhor.

• Mais de 2.000 startups criadas.
• Mais de 100 alunos já participaram do Entrepreneurship Program, da Babson College.

Saiba Mais

mais que um número.

Um reconhecimento.

nota máxima do mec

A FIAP recebeu a nota máxima na avaliação institucional realizada pelo Ministério da Educação (MEC). Um reconhecimento a tudo que a gente acredita e coloca em prática todos os dias: inspirar as pessoas que vão transformar o mundo.

Em 2019, a FIAP também recebeu 10 Comissões de Avaliação do MEC. E obteve 10 notas máximas em seus cursos de Graduação.

Nota Cinco

startup
awards
2018

Abstartups Logo

PRÊMIO STARTUP AWARDS

Entre as 3 maiores universidades
empreendedoras do brasil

Fotos

Unidades

Unidade Aclimação

Aclimação

Av. Lins de Vasconcelos,
1222 e 1264

Graduação, MBA e SHIFT

Ver Mapa Fechar
Unidade Paulista

Paulista

Av. Paulista, 1106 –
6º e 7º andar

Graduação, MBA e SHIFT

Ver Mapa Fechar
Unidade Vila Olímpia

Vila Olímpia

Rua Fidêncio Ramos, 308 –
7º andar – Torre A.

Graduação, MBA e SHIFT

ver mapa
Unidade Alphaville

Alphaville

Alameda Mamoré, 687 –
16º andar

MBA

Ver Mapa Fechar