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para quem é esta pós?
- Deseja migrar para a área de dados e IA.
- Já trabalha com tecnologia e quer se especializar.
- Busque empregos remotos e salários mais altos
O QUE VOCÊ VAI APRENDER?
Disciplina 1: Fundamentos de Engenharia de Dados
Introdução ao ecossistema de dados, abordando conceitos fundamentais, desafios do Big Data, arquiteturas corporativas e boas práticas para organização e governança dos dados.
Disciplina 2: Engenharia de Dados na Prática
Aprendizado prático com Git, GitHub, Python e SQL, aplicando conceitos fundamentais em um projeto real para manipulação e armazenamento de dados.
Disciplina 3: Banco de Dados Relacional e Big Data
Exploração de bancos relacionais e big data, incluindo modelagem de dados, transações, SQL, gestão de dados distribuídos e conceitos de Data Lake e armazenamento em nuvem.
Disciplina 4: Linguagens de Programação para Ciência de Dados
Uso do Python para análise de grandes volumes de dados, integração com frameworks como Spark e Hadoop e aplicação de técnicas de Machine Learning.
Disciplina 5: Databricks - Fundamentos e Práticas com Spark e Delta
Introdução ao Databricks e ao conceito de Data Lakehouse, otimização de processamento com Spark e desenvolvimento de pipelines ETL para ingestão e transformação de dados.
Disciplina 6: Azure - Fundamentos e Práticas em ETL com Fabric
Uso do Microsoft Azure para engenharia de dados, explorando Synapse Analytics, Microsoft Fabric e implementação de pipelines ETL com Azure Databricks e Data Factory.
Disciplina 7: AWS - Fundamentos e Práticas em ETL com dbt Core
Introdução ao dbt Core e AWS, incluindo modelagem de dados, criação de pipelines ETL e aplicação prática do dbt em ambientes on-premise e na nuvem.
Disciplina 8: GCP - Fundamentos e Práticas em ETL com Airflow
Exploração do Google Cloud Platform, arquiteturas de ETL, ferramentas de ingestão e orquestração de pipelines com Airflow em ambientes distribuídos.
Disciplina 9: Power BI - Fundamentos e Práticas em Visualização e Relatórios
Criação de dashboards interativos, modelagem de dados, introdução ao DAX e publicação de relatórios usando Power BI para análise e apresentação de insights.
Disciplina 10: ML e MLOps - Fundamentos e Práticas
Introdução ao Machine Learning e MLOps, abordando pré-processamento de dados, modelos clássicos, deep learning, monitoramento e deploy de modelos com MLflow e Kubernetes.
Disciplina 11: LLMs - Engenharia Avançada
Exploração de Large Language Models (LLMs), incluindo transformers, RAG, prompt engineering e automação com agentes de IA, aplicando esses conceitos em um projeto prático.
Disciplina 12: Introdução ao NLP
Fundamentos do Processamento de Linguagem Natural, técnicas de embeddings, redes neurais aplicadas a NLP e desenvolvimento de um projeto prático de análise de texto.
Disciplina 13: Governança de Dados
Conceitos de governança, arquitetura e gestão de dados, abordando segurança, qualidade e compliance para implementação eficiente de estratégias de governança.
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NOSSOS NÚMEROS
Há mais de 25 anos a anhanguera faz parte do futuro de diversos estudantes, com cursos de graduação, pós-graduação e de extensão, em diversas áreas do conhecimento.
Perguntas Frequentes
Esta pós-graduação serve para quem não é de TI?
Esta pós-graduação foi criada pensando também em quem está em transição de carreira.
Posso iniciar a Pós-graduação mesmo não sendo formado?
Conforme a legislação atual, a pós-graduação só pode ser iniciada após a colação de grau. No entanto, disponibilizamos uma formação que já te prepara para o mercado, e o valor investido nela pode ser convertido em cashback na sua matrícula da pós.
Por onde acesso as aulas da Pós-graduação?
Dentro da plataforma de pós-graduação Cosmos da Anhanguera.
As aulas são gravadas?
Sim, as aulas são gravadas, permitindo que você as assista no seu próprio ritmo, no momento que for mais conveniente para você.
Quais são as formas de pagamento?
Sem comprometer o limite do seu cartão, no boleto parcelado ou à vista com desconto máximo.
É necessário elaborar um Trabalho de Conclusão de Curso?
De acordo com a Resolução CNE/CES 01 de 06/04/2018, o TCC não é mais uma exigência obrigatória na pós-graduação lato sensu (especialização). Assim, você não precisará elaborar um Trabalho de Conclusão de Curso. A avaliação do seu aprendizado será feita por meio de provas objetivas online ao término de cada disciplina.
Qual é a duração do curso e quando as aulas terão início?
A pós-graduação tem duração de 12 meses e o início das aulas é imediato.
