| 1 |
Introdução ao Banco de Dados |
80h |
| Breve história dos Bancos de Dados e suas arquiteturas. Modelos de dados. Entidades e atributos. Tipos de relacionamento. Diagrama de entidades e relacionamentos (DER). Estudo de caso. Redundância de dados. Cardinalidade e Agregação. Aspectos gerais da álgebra relacional. Criando um banco de dados. Criando tabelas. Tipos de dados. Chaves Primarias e estrangeiras. Manipulando tabelas. Inserindo informações. Alterando informações. Excluindo informações. Operações de consulta básica. Comando select. Condições e condições com operadores lógicos. Distinct. Operações de consultas complexas. Teoria dos conjuntos. Operações Join |
| 2 |
Estudos Introdutórios sobre Big Data e Ciência de Dados |
80h |
| Conhecendo Big Data.; Introdução a Big Data; Histórico: Big Data; Os 5VS; Impactos do uso de Big Data; Framework para processamento de dados; Hadoop; Storm; Spark; Ciências de Dados; Introdução do conceito e escopos da ciência de dados; A era da Ciência dos Dados; Fases do Projeto em Ciências de Dados; Ciclo de vida do Dado; Ciência de Dados termos usados; Ciência de Dados e Big Data; Identificando o papel do cientista de dados; Formação e atuação do cientista de dados; Competências relacionadas; Habilidades do cientista de dados; Aplicação Big Data e Ciência de Dados; Onde aplicar Big Data?; Big Data na educação; Big Data aplicando aplicado a negócios; Big Data Aplicado na Saúde; Big Data aplicado na Área Eleitoral; Aplicabilidade da ciência de dados; Ciências de Dados na biologia; Ciências de Dados aplicado na saúde; Ciências de Dados aplicada ao projeto social; Ciências de Dados aplicada aos negócios; A utilização das tecnologias; Computação em nuvem e Big Data; Internet das Coisas; Big Social Data; Tecnologia Blockchain. |
| 3 |
Estudos Introdutórios sobre Machine Learning e IA |
80h |
| Introdução ao aprendizado de máquina. Técnicas (algoritmos) e ferramentas de Machine Learning e suas aplicações; Tipos de aprendizado. Paradigmas de aprendizado. Avaliação experimental de algoritmos de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial. Algoritmos de Aprendizado de Máquina. Aplicações em problemas de natureza científica e tecnológica. |
| 4 |
Tecnologias Aplicadas ao Banco de Dados para Desenvolvimento de Software |
80h |
| Conceito de Banco de Dados. Caracterização de Banco de Dados. Evolução Histórica. Tendências da Área. Projeto de Banco de Dados. Linguagem SQL: DDL, DML, restrições de integridade, visões, autorização de acesso. Modelo relacional: conceitos, restrições de integridade, álgebra relacional, cálculo relacional. Implementação de Modelo de Dados. Arquitetura e Sistema de Gerenciamento de Dados. Aspectos Operacionais de Banco de Dados: Transações, Concorrência, Recuperação, Integridade, Distribuição, Segurança. Banco de dados orientados a objetos. Data warehousing e data mining. Tecnologias Aplicadas. |
| 5 |
Estatística e Business Intelligence |
80h |
| Aspectos Introdutórios da Estatística Aplicad,; A Relação Entre as Ferramentas Estatísticas Descritivas e Business;,Teoria da Decisão Estatística Aplicada ao Business,Análise de Clusters e Aplicações em Business. |
| 6 |
Estudo sobre Redes de Computadores e Forense Computacional |
80h |
| Introdução à rede de computadores. Arquitetura e classificação. Principais Padrões de Redes. Interligação, protocolos e projetos de redes. Computação Forense: introdução e conceitos. Procedimentos de Investigação: identificação e preservação de evidências. Principais erros na investigação. Uso e aplicação de ferramentas Forense. |
| 7 |
Segurança de Dados |
80h |
| Conceitos de segurança de informação. Serviços de segurança. Modelo para segurança em rede. Ataques cibernéticos. Criptografia. Varredura de portas e serviços. Normas ISO 2700, 27001,27002,27005,31000 e 22301. Recursos de autenticação. Identificação e solução de problemas. |
| 8 |
Arquitetura em Nuvem |
80h |
| Fundamentos de Cloud Computing: terminologias e conceitos; Diferenças entre servidor Local e servidor em Nuvem; Arquitetura da computação em nuvem; Modelos e Serviços: Software as a Service (SaaS), Platform as a Service (PaaS) e Infrastructure as a Service (IaaS); Principais Players (Google, Azure, AWS) Segurança em Cloud Computing; Governança de TI na Nuvem; Nuvem Pública, Privada e Híbrida: Vantagens e Desvantagens |
| 9 |
Coleta, Armazenamento e Análise Aplicada |
80h |
| Soluções em Mineração de Dados. Introdução a Mineração de Dados. Representação do Conhecimento. Algoritmos. Bancos de Dados Não Convencionais. Bancos de Dados Distribuídos. Bancos de Dados Orientados a Objetos. Bancos de Dados Objeto-Relacional. Análise Exploratória de Dados. Análise Bidimensional. Séries Temporais. Números Índices. |
| TOTAL |
720h
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