Sobre o curso

Qualificar profissionais de diversas áreas que se interessam em atuar como disseminadores das novas tecnologias de análise de dados nos vários setores da sociedade.

Webinário FGS

É um seminário online em vídeo, gravado ou ao vivo, que permite a interação da audiência via chat dentro do nosso AVA – Ambiente Virtual de Aprendizagem, a plataforma Orchestra/Classroom ou através da plataforma Google Meet, que permite interação síncrona. É um eficiente formato de apresentação e discussão de conteúdo para o aprendizado contínuo, constituindo-se um diferencial dos cursos Suprema/FGS EAD.

Ao concluir o curso, o estudante ou o profissional receberá o certificado de Pós-Graduação Lato Sensu em Especialização em Big Data e Data Mining

Público-alvo

Profissionais de áreas de tecnologia e áreas afins portadores de diploma de curso superior.

Disciplinas

Disciplina 1: Introdução à Big Data

Introdução a Big Data
Aplicação de Big Data
Visualização de dados em big data
Características de cenários de Big Data
Pesquisa de mercado no mundo do big data e da tecnologia
Big data: data driven e real time marketing

Disciplina 2: Analytics para Big Data

Introdução à big data analytics
Ciclo de vida da data analytics
Self-service analytics
Storytelling com dados
Analytics e análise de texto
Algoritmos e métodos para extração de informação da web

Disciplina 3: Programação em Big Data com R - I

Linguagens multiparadigma: R
Tipos de dados e variáveis em R
Comandos de entrada e saída em R
Atribuição, operadores aritméticos e lógicos em R
Estrutura condicional em R
Comando while, variáveis contadoras e acumuladoras em R

Disciplina 4: Programação em Big Data com R - II

Comando for, variáveis contadoras e acumuladoras em R
Aplicações utilizando comandos iterativos aninhados em R
Aplicações utilizando comandos switch-case em R
Visualização de dados em R
Funções e classes em R
Criação, acesso e operadores de vetores em R

Disciplina 5: Data Mining

Introdução a data mining
Aplicações de data mining
Aplicar metodologias de Data Mining (Mineração de Dados)
Tarefas de data mining
Seleção dos dados
Pré-processamento de dados

Disciplina 6: Aplicações de Data Mining

Classificação de dados
Aplicação da técnica de classificação de dados
Regras de associação
Aplicação da técnicas de associação
Agrupamento de dados
Aplicação da técnicas de agrupamento de dados

Trabalho de Conclusão do Curso - TCC (OPTATIVO)

Informações e Inscrições: (32) 2101-5039 (Pós-graduação Suprema)

A orientação se dará através de vídeos, aulas, materiais complementares e/ou fóruns de discussão com o tutor/professor, após contratação da disciplina extra de Metodologia da Pesquisa, acrescidos de mais dois meses de pagamento de mensalidades.

Disciplina 1: Introdução ao Método Científico:

• Métodos Científicos;
• Metodologia: do conhecimento prévio à síntese;
• Como selecionar a técnica apropriada ao seu objeto de estudo
• Hipóteses de Pesquisa.

Disciplina 2: Qualidade da Informação e Pesquisa em Bases de Dados:

• Fontes Confiáveis de Informação Acadêmica;
• Escolha de Fontes para Elaboração de Materiais.
• Pesquisa na Base de Dados SciELO.

Redação Científica: Tutorial e Acompanhamento para Elaboração do Trabalho de Conclusão de Curso do Estudante até o 12º mês
• Normatização do Trabalho de Conclusão de Curso;
• Elaboração do Trabalho de Conclusão de Curso no formato de Artigo Científico Original, Artigo de Revisão ou Artigo de Relato de Experiência que contenham propostas de intervenção na unidade escolar dos pós-graduandos;
• Acompanhamento e Tutoria para Elaboração de Artigos Científicos.

Local

CURSO EAD: PLATAFORMA OSCHESTRA CLASSROOM

Certificação MEC

• Cursos autorizados de acordo com a resolução MEC N° 1/2018
• Mesmo diploma do ensino presencial.

e-Biblioteca

Acervo disponível na biblioteca virtual acervo composto de aproximadamente 2500 (dois mil e quinhentos) livros digitais, bases de dados e outros recursos digitais disponibilizados pela biblioteca da IES

Documentação necessária para inscrição

Enviar para: posgraduacao@fgs.suprema.edu.br

• 1 foto 3X4;
• RG, CPF ou carteira do conselho regional (frente e verso);
• Título de eleitor (frente e verso);
• comprovante de residência;
• Diploma (frente e verso).