Big Data e Análise de Dados

Descrição do Curso

Este curso de formação executiva, engenharia de macroprocessos analíticos e governança macroestrutural de ecossistemas de Big Data, estruturado com uma carga horária estendida e aprofundada de 220 horas (conforme parametrização padrão para qualificações de alta competência em arquitetura de dados, inteligência analítica e blindagem legal, regulatória e patrimonial de holdings tecnológicas e corporações que operam no mercado global de dados), é desenhado para capacitar diretores de tecnologia (CTOs), chief data officers (CDOs), engenheiros de dados seniores, cientistas de dados, gerentes de PMO corporativos, controllers de inovação e tecnólogos no domínio avançado, analítico e normativo do Big Data e Análise de Dados.

O programa afasta-se por completo de visões meramente superficiais ou visuais baseadas em dashboards improvisados de palco, abordagens amadoras fundamentadas na intuição empírica de planilhas ou “modelagens preditivas sem métricas rígidas de exatidão estatística e governança” para focar na ciência exata da engenharia de dados em larga escala, na arquitetura de pipelines distribuídos e na controladoria severa da infraestrutura corporativa: a modelagem de fluxos de dados sob a lógica do vício zero, erro cadastral zero e máxima previsibilidade operacional de processamento, a parametrização de termos de referência para contratação de convertedores terceirizados (infraestrutura de nuvem, data lakes e segurança de servidores) e a validação de arquiteturas ciberfísicas de inteligência por meio de painéis de Business Intelligence (BI) e machine learning avançado. O aluno aprenderá a desenhar e auditar fluxogramas de ingestão, tratamento e armazenamento de Big Data perfeitamente alinhados ao planejamento orçamentário corporativo (CAPEX/OPEX), mitigar perdas por ociosidade invisível em pipelines de processamento em tempo real, gerenciar incidentes críticos com risco zero de vazamento de dados em grandes bases e tratar dados transacionais de forma preditiva para maximizar o retorno sobre ativos informacionais. O foco central é fornecer uma qualificação analítica de altíssimo nível de diretoria, preparando o líder para erradicar penalidades contratuais, anular falhas sistêmicas de arquitetura e atuar em total compliance com a legislação brasileira (Marco Civil da Internet, Lei de Acesso à Informação), as regras rígidas da LGPD aplicada a tratamentos em larga escala e as premissas irredutíveis de governança ética, segurança da informação e equidade da agenda ESG exigidas pelo mercado de capitais internacional e agências multilaterais de fomento.

Carga Horária

220 horas

Objetivos

Ao final do curso, o aluno será capaz de:

• Domínio de Data Engineering e Governança Macro: Compreender, projetar e liderar com eficiência o macroplano estratégico de arquitetura de dados da holding ou corporação, substituindo respostas reativas por modelos preditivos de processamento e mineração de grandes volumes.
• Modelagem e Otimização de Pipelines de Dados (Jornada Ponta a Ponta): Desenhar e auditar fluxogramas metrológicos para as fases de ingestão, limpeza, transformação (ETL/ELT) e armazenamento em data lakes, garantindo erro zero em conciliações de bases e entregas analíticas.
• Engenharia de Machine Learning e Modelagem Preditiva: Implementar protocolos severos para o desenvolvimento e validação de modelos estatísticos e algoritmos de aprendizado de máquina, capacitando equipes para converter bases brutas em previsões acuradas de alto valor com risco zero.
• Gestão e Fiscalização de Infraestrutura Terceirizada (TPRM): Parametrizar matrizes severas de due diligence e contratos bilaterais para fornecedores de nuvem (AWS, Azure, GCP), fornecedores de hardware e segurança de redes, fixando SLAs de disponibilidade rigorosos e eliminando custos ocultos.
• Design de Processos Enxutos e Redução do Lead Time de Processamento: Projetar pipelines de computação distribuída (sistemas Hadoop, Spark e arquiteturas Serverless), reduzindo tempos de latência e eliminando gargalos temporais invisíveis que prejudicam o EBITDA global.
• Prevenção Forense de Passivos de Dados e Blindagem Jurídica: Estruturar barreiras contínuas de conformidade baseadas na LGPD e regulamentações internacionais de segurança da informação, blindando o empreendimento contra vazamentos de dados, multas regulatórias e falhas de governança.
• Auditoria de Qualidade e Gestão de Governança de Dados (Data Governance): Parametrizar os processos de catalogação, linhagem (data lineage) e qualidade de dados em ecossistemas corporativos, convertendo métricas qualitativas em padrões quantitativos auditáveis de infraestrutura.
• Parametrização de Indicadores de Performance Analítica (KPIs): Monitorar e alimentar dashboards avançados medindo métricas chaves como Throughput de Processamento, Taxa de Erro em Pipelines, Uptime de Servidores, Custo de Armazenamento por Terabyte e ROI de Modelos Preditivos.
• Compliance Rígido e Governança com a LGPD e Frameworks Globais: Garantir a conformidade total do armazenamento, anonimização, tratamento e descarte de dados massivos de clientes e usuários, neutralizando passivos jurídicos agudos.
• Transparência, Segurança Ciberfísica e Framework ESG: Conectar os planos operativos a metas transparentes de eficiência energética em data centers, equidade algorítmica (mitigação de vieses em inteligência artificial) e relatórios auditáveis de governança de dados para fundos internacionais.

Público-Target

• Diretores de Tecnologia (CTOs), Chief Data Officers (CDOs) e Heads de Analytics: Líderes seniores responsáveis pela governança patrimonial de ativos de dados massivos, aprovação de orçamentos de infraestrutura, CAPEX estrutural em nuvem e blindagem jurídica da alta gerência.
• Engenheiros de Dados, Arquitetos de Soluções e Gerentes de PMO Corporativo: Profissionais táticos dedicados ao redesenho de barreiras preventivas de infraestrutura, cronoanálise de rotinas de processamento, coordenação de auditorias internas de bases e eliminação de gargalos de fluxo.
• Controllers Financeiros, Auditores de Sistemas e Gerentes de Compliance: Especialistas corporativos encarregados do monitoramento estrito de custos de infraestrutura de nuvem, auditoria forense de logs de acesso e redução do custo total de não-conformidade regulatória.
• Cientistas de Dados Seniores, Engenheiros de IA e Consultores de Big Data: Especialistas focados na parametrização de algoritmos avançados, extração estatística de fluxos de alto volume e calibração metrológica de arquiteturas de inteligência preditiva de alta diretoria.

Competências Adquiridas

• Rigor Técnico na Condução da Engenharia de Dados: Capacidade de planejar, executar e monitorar matrizes de controle de eficácia de ecossistemas de Big Data sem aproximações empíricas, tratando o fluxo de dados como uma ciência exata.
• Raciocínio Analítico na Engenharia de Riscos de Infraestrutura: Agilidade no cruzamento instantâneo de dados de falhas de servidores com impactos financeiros na planta digital, aplicando modelagem preditiva para formular hedges estáveis contra perdas operacionais.
• Domínio de Padrões e Plataformas de Cloud e Big Data Analytics: Perícia no manuseio analítico de ecossistemas de nuvem, ferramentas de processamento distribuído, sistemas de Business Intelligence (BI) e calculadoras estatísticas de desempenho conectadas diretamente à controladoria.
• Visão Macro sob a Ótica ESG e Valor Patrimonial de Mercado: Compreensão integrada do impacto econômico direto decorrente do estabelecimento de um ecossistema de dados transparente, seguro contra vieses algorítmicos, protegido contra invasões e altamente atrativo para investidores.
• Capacidade de Rastreamento de Gargalos de Processamento: Competência para detectar e prever precocemente desvios microscópicos em latências de servidores, ociosidades em pipelines de ingestão ou falhas cadastrais de metadados em convertedores terceirizados.
• Comunicação Assertiva com Investidores, Órgãos de Controle e Conselhos: Clareza, polidez e precisão terminológica técnica corporativa ao expor painéis de risco de infraestrutura e balanços de conformidade de dados em auditorias externas, defender aportes em tecnologias de nuvem ou apresentar relatórios a acionistas.
• Pensamento Crítico Frente a Ferramentas de Prateleira e Promessas de IA: Habilidade para avaliar de forma reflexiva se os pacotes de software prontos ou ferramentas milagrosas de inteligência artificial sem validação estatística possuem consistência real de taxa de retorno e viabilidade analítica, agindo com autonomia para rejeitá-los expressamente.
• Inovação em Modelos de Negócios Baseados em Dados: Competência para formular projetos internos que incorporem o uso coordenado de inteligência preditiva de alto volume para anular ociosidades operacionais e criar novos fluxos de receita informacional.
• Gestão de Crises perante Vazamentos, Falhas de Servidor e Indisponibilidade: Perícia na coordenação técnica ágil de forças-tarefa em tempo real frente a picos de ataques cibernéticos, panes sistêmicas em clusters de dados ou falhas críticas em bases de produção.
• Liderança em Núcleos de Engenharia de Dados de Elite: Capacidade de instruir profissionais juniores, analistas de infraestrutura e cientistas de dados em diretrizes de paciência metodológica nas conciliações de bases, exatidão formal nos metadados, postura ética irredutível e prevenção de erros sistêmicos.