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:
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
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
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
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
Ensina através do uso da tecnologia, usando diretamente as ferramentas de software que são aplicadas em ambientes profissionais
Ajuda a aprender através do uso de casos e exemplos práticos e adquirir, portanto, competências que são diretamente aplicáveis à prática profissional
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.
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
Programa:
Módulo I
Fundamentos tecnológicos para processamento de dados
Uso de máquinas virtuais e Command Shell
Fundamentos de programação em Python
Noções básicas de bases de dados relacionais
Fundamentos das Tecnologias da Internet
Partilha de dados, código e recursos em repositórios
Fundamentos do processamento de dados (Python)
Módulo II
Modelos e Aprendizagem Estatística
Processamento de dados com R
Análise exploratória de dados
Inferência estatística
Aplicação de Modelos Lineares
Aprendizagem estatística
Outros modelos estatísticos
Módulo III
Aprendizagem Aplicada
Introdução à Aprendizagem Automática
Modelos Supervisionados
Modelos não supervisionados
Recursos de engenharia e seleção de modelo
Modelos Connectionist
Descoberta de associações
Módulo IV
Exploração de texto e processamento de linguagem natural (PLN)
Introdução às técnicas de tratamento da linguagem natural
PLN Tools I
Ferramentas PLN II
Text Mining I: Classificação
Text Mining II: Agrupamento
Outras aplicações e técnicas PLN
Módulo V
Inteligência e visualização de negócios
Introdução ao Business Intelligence
Armazenamento de Dados e Bases de Dados Analíticas
Ferramentas de extração, transformação e carregamento
Aplicações de Inteligência de Negócios
Fundamentos da Visualização de Dados
Ferramentas de visualização
Módulo VI
Grande infra-estrutura de dados
Processamento de dados com Hadoop
Ferramentas Hadoop
Processamento de dados com Spark
Arquiteturas de streaming
Componentes das Arquiteturas de Streaming
Plataformas e Apis na nuvem
Módulo VII
Armazenamento e integração de dados
Bases de dados não convencionais
Modelos de base de dados em documentos
Modelos de base de dados em colunas
Modelos de base de dados em gráficos
Modelos de base de dados em valor-chave
Aquisição de dados
Módulo VIII
Valor e Contexto do Big Data Analytics
O Caso de negócios Big Data
Projetos de grandes dados
Aplicações analíticas por setores
Tecnologias emergentes no Google Analytics
Gestão de equipes e métodos flexíveis
Aspetos regulatórios do processamento de dados
Módulo IX
Aplicações analíticas
Estudo de caso do Scalable Analytics
Estudo de caso do Analytics em redes sociais
Estudo de caso na Internet das coisas
Estudo de caso em Análise Financeira
Estudo de caso no Customer Analytics
Estudo de caso das Técnicas de Recomendação
Módulo X
Trabalho Final
Metodologia:
O Master 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
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:
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 Universidade Nebrija, está sujeita à superação das provas de cada módulo e à elaboração de um trabalho final de Master.
Título:
Todos os alunos que superem com êxito este Master obtêm a seguinte titulação:
Master em Big Data pela Universidad Nebrija
Master em Business Analytics & Big Data pelo IMF Business School
Saídas Profissionais:
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.
Outro curso relacionado com base de dados - database