Engenharia de Dados, Data Warehousing e Big Data

O profissional de Engenharia de Dados projeta, desenvolve e mantém arquiteturas responsáveis pela coleta, armazenamento, integração e processamento de grandes volumes de dados, garantindo sua disponibilidade, qualidade, segurança e desempenho para análises e aplicações corporativas.

O curso é destinado a profissionais graduados que desejam aprofundar conhecimentos em engenharia de dados, Big Data e arquitetura de informações. É indicado para analistas de dados, engenheiros de software, cientistas de dados, administradores de banco de dados, profissionais de tecnologia da informação e demais graduados em áreas correlatas.

O curso aborda temas como engenharia de dados, Data Warehousing, Big Data, bancos de dados, Hadoop, Apache Spark, Data Fabric, virtualização de dados, pipelines modernos, processamento em tempo real, Airflow, dbt e arquiteturas modernas de armazenamento de dados.

Engenharia de Dados é a área responsável pela construção da infraestrutura necessária para coletar, organizar, transformar e disponibilizar dados de forma eficiente, permitindo que empresas utilizem essas informações para análises, inteligência artificial e tomada de decisões.

Data Warehouse é um repositório estruturado que consolida dados provenientes de diferentes sistemas para apoiar análises, relatórios gerenciais e processos de Business Intelligence (BI).

Big Data refere-se ao processamento e gerenciamento de grandes volumes de dados, estruturados e não estruturados, que exigem tecnologias específicas para armazenamento, processamento e análise em larga escala.

A Pós-graduação em Engenharia de Dados, Data Warehousing e Big Data da UniCesumar pode ser concluída entre 6 e 18 meses, de acordo com o ritmo de estudos do aluno. A metodologia flexível permite conciliar a especialização com a rotina profissional, proporcionando mais autonomia para organizar o aprendizado.

O profissional pode atuar em empresas de tecnologia, instituições financeiras, indústrias, varejo, telecomunicações, consultorias, startups, empresas de análise de dados e organizações que utilizam dados como ativo estratégico.

Além dos fundamentos da engenharia de dados, o curso aborda Hadoop, Apache Spark, bancos de dados, Data Warehousing, Data Lakehouses, Data Fabric, Airflow, dbt, processamento em streaming, Big Data e arquiteturas modernas para armazenamento e integração de dados.