FACULDADE EM

Banco de Dados
(BI e Big Data)

Se você deseja trabalhar com Big Data, Business Intelligence, bancos de dados corporativos e na nuvem, essa é a graduação certa. Você vai aprender a manipular sistemas para organizar, estruturar, distribuir e garantir a segurança das informações de uma organização. Também vai aprender a manipular grandes volumes de dados para apoiar a tomada de decisão e a inteligência de negócio. É uma graduação orientada ao mercado e reconhecida com nota máxima (5) pelo MEC.

Graduação Nota Máxima no MEC

PRÓXIMA TURMA

05/10/2020

DIAS DA SEMANA

Segunda a Sexta

HORÁRIO

20h30 às 22h00

DISCIPLINAS E COMPETÊNCIAS

Projeto de Bloco: Administração de Banco de Dados com Oracle Database

  • Levantar requisitos necessários à elaboração do Modelo Conceitual e definir o escopo da solução a ser desenvolvida
  • Elaborar os Modelos Conceitual e Lógico
  • Derivar um Projeto Físico e implementá-lo com o usuário adequado
  • Realizar manutenção em Tablespaces
  • Atualizar estatísticas de tabelas e verificar o volume de espaço utilizado
  • Auditar Dados
  • Monitorar Utilização de Área de Undo e de Índices
  • Montar cenários envolvendo Backup e Recuperação

 

Administração de Banco de Dados Oracle: Introdução

  • Compreender os fundamentos de sistemas operacionais e de arquitetura de redes de computadores
  • Conhecer o histórico do sistema operacional Unix e seus derivados, além de compreender sua terminologia básica
  • Interagir com Sistema Operacional Linux gerenciando arquivos
  • Interagir com Sistema Operacional Linux gerenciando permissões e monitorando processos
  • Gerenciar serviços (DNS, DHCP, Mail, FTP, etc.) do Linux
  • Compreender as funcionalidades e características principais de um SGBD e Oracle Database 12c, em particular
  • Compreender a arquitetura e as estruturas físicas e lógicas do Oracle Database 12c
  • Elaborar blocos de comandos (shell scripts) de moderada complexidade
  • Instalar e criar bases de dados no Oracle Database 12c, tanto de forma gráfica, quanto silenciosa

 

Modelagem de Dados Relacional e Oracle SQL

  • Compreender as Etapas da Construção de um Modelo Relacional
  • Analisar expressões de Álgebra Relacional
  • Criar e gerenciar tabelas e restrições
  • Elaborar seleções, projeções, uniões e junções e com SQL
  • Manipular dados: adicionar, remover e atualizar dados com controle de transação
  • Compreender e utilizar diferentes tipos de dados no Oracle Database 12c
  • Utilizar funções de agregação
  • Aplicar visões e subconsultas, sabendo identificar cenários onde suas utilizações seriam adequadas
  • Utilizar o SQL para tarefas simples de administração do banco de dados

 

Administração de Banco de Dados Oracle: Avançado

  • Configurar a arquitetura de rede Oracle Net no servidor e no cliente
  • Planejar e implementar segurança e auditoria em um banco de dados
  • Compreender a diferença entre áreas de Undo e de Redo
  • Manter e gerenciar a performance do Oracle Database 12c
  • Planejar e gerenciar o backup e a recuperação de dados no Oracle Database 12c
  • Usar advisors para otimizar e controlar recursos no Oracle Database 12c
  • Gerenciar o espaço e o storage no Oracle Database 12c
  • Mover e carregar dados utilizando a infraestrutura de grid e ferramentas de movimentação de dados no Oracle Database 12c
  • Gerenciar recursos com Database Resource Manager

 

SQL e Oracle PL/SQL

  • Elaborar consultas analíticas com SQL
  • Elaborar consultas hierárquicas com SQL
  • Compreender e aplicar os fundamentos da lógica de programação em diferentes situações
  • Compreender e utilizar diferentes tipos de cursores em PL/SQL
  • Acrescentar tratamento de erros em blocos PL/SQL
  • Dominar o conceito e saber quando utilizar corretamente os gatilhos (triggers)
  • Elaborar soluções de programação utilizando packages
  • Utilizar SQL e PL/SQL para tarefas de administração do banco de dados
  • Gerenciar Dependências entre Objetos

Projeto de Bloco: Armazenamento Heterogêneo de Dados

  • Explicar e exemplificar situações de aplicações Big Data em que a velocidade tem importância preponderante
  • Projetar uma aplicação usando Python com MongoDB
  • Implementar a administração de dados para uma aplicação Big Data com Python e MongoDB, incluindo política de backup e recuperação, otimização de performance e monitoramento
  • Documentar o projeto desenvolvido, justificando as escolhas e decisões feitas com base nas melhores práticas

 

Fundamentos da Administração de Bancos de Dados Não Relacionais

  • Comparar SGBDs relacionais com NoSQL, levando em conta a evolução histórica e o contexto dos bancos de dados
  • Explicar o funcionamento de bancos de dados não relacionais de diferentes tipos (gerenciadores de key-value, gerenciadores orientados a documento, bancos inMemory etc) e algumas das principais soluções de mercado (MongoDB, CouchBase, RavenDB, Redis, SaP Hana etc.)
  • Administrar bancos de dados utilizando o MongoDB

 

Fundamentos do Desenvolvimento para Big Data com Python

  • Compreender o ambiente, a filosofia, as aplicações e o histórico do Python
  • Compreender os fundamentos da lógica de programação
  • Aplicar os fundamentos da lógica de programação em diferentes situações utilizando Python, escrevendo programas simples na linguagem
  • Escrever programas simples em Python acessando dados no MongoDB

 

Administração de Banco de Dados com MongoDB

  • Agregar dados com o MongoDB: pipeline, operadores, utilização de memória, sort, skip e limit
  • Compreender os conceitos e implementar a replicação de dados com o MongoDB: configuração, conceitos de oplog, write concern, elections, failover e deployment em múltiplos datacenters
  • Compreender os conceitos e implementar o particionamento de dados (sharding): componentes, quando particionar, balanceamento, chaves de particionamento e chaves de particionamento hashed

 

Modelagem, administração e tuning de banco em MongoDB

  • Compreender os principais conceitos e desafios da modelagem de dados não relacionais (embedding, references, document growth, modeling one-to-one and one-to-many relationships, modeling for atomic operations, modeling tree structures)
  • Compreender os conceitos e implementar a administração de aplicações no MongoDB: arquivos de dados, journaling, autenticação e autorização.
  • Compreender os conceitos e implementar as melhores práticas de administração de servidores MongoDB: análise de performance, storage engines, diagnósticos e debugging, backup e recuperação.

Projeto de Bloco: Infraestrutura para Big Data: Volume

  • Explicar o conceito de big data
  • Descrever aplicações de big data com Spark e Hadoop
  • Formular um projeto no ecossistema Spark com Hadoop
  • Desenvolver e implementar uma aplicação para big data usando Spark com Hadoop
  • Executar tratamentos de dados e análises com infraestrutura Spark

 

Fundamentos de Infraestrutura para Big Data: Volume

  • Entender conceitos básicos e introdutórios sobre Big Data, Spark e Hadoop
  • Aprender sobre o ambiente e plataforma utilizada para instalar e executar aplicações bigdata com spark
  • Entender Arquitetura Hadoop
  • Utilizar o Spark com Hadoop
  • Escrever programas para filtrar dados com Spark

 

Fundamentos de Desenvolvimento Java1 

  • Compreender Java como plataforma e seus principais componentes (JRE, JDK, JVM)
  • Utilizar versionamento de código na prática
  • Compreender os fundamentos de programação utilizando Java
  • Utilizar classes padrão fundamentais do Java
  • Gerenciar dependências em Java
  • Implementar o acesso a dados com Java

 

Implantação de soluções big data com Hadoop

  • Conhecer e utilizar ferramentas para manipulacao de grande quantidade de dados
  • Trabalhar com bancos de dados distribuídos utilizados com Spark/Hadoop
  • Conhecer e utilizar serviços na Cloud da Amazon para armazenamento e tratamento de grande quantidade de dados

 

Desenvolvimento de Soluções Big Data com Apache Spark

  • Desenvolver aplicações utilizando a API Spark SQL
  • Desenvolver aplicações utilizando a API Spark Streaming
  • Desenvolver aplicações utilizando a API Spark Machine Learning Library (Mllib)

Projeto de Bloco: BI e Big Data Analytics

  • Descrever o que é BI e o Big Data Analytics
  • Consumir grandes massas de dados
  • Realizar análises exploratórias de dados
  • Ajustar dados para análises de dados
  • Realizar análises de dados em Big Data
  • Aplicar testes em modelos de dados

 

Fundamentos da Descrição e Análise de Dados

  • Compreender o que é a análise de dados
  • Descrever dados quantitativamente
  • Construir análises de dados simples

 

Fundamentos de Big Data Analytics com R

  • Compreender o valor da análise de dados utilizando big data para as organizações
  • Compreender as ferramentas existentes para análise de dados
  • Construir análises de dados simples utilizando o Google Planilhas
  • Instalar e utilizar o R/R Studio
  • Construir análises de dados simples utilizando R

 

Análise de Dados

  • Compreender coleta e preparação de dados
  • Compreender análise de dados
  • Compreender análise preditiva
  • Entender as técnicas para os testes em modelos de dados

 

Big Data Analytics com R

  • Compreender Big Data Analytics com R
  • Construir análise de dados utilizando grandes massas de dados
  • Construir visualizações de dados utilizando mapas integrados a outras bases de informação
  • Construir análises preditivas em Big Data

Projeto de Bloco: Small Data Business Intelligence (BI Microsoft)

  • Explicar o valor e os desafios da implementação do BI nas organizações
  • Explicar os tipos de Projetos para Business Intelligence
  • Projetar um Modelo Dimensional e ETL para o Projeto de Bloco
  • Projetar Banco de Analise e produzir entregáveis para o Projeto de Bloco
  • Projetar Dashboards e produzir entregáveis para o Projeto de Bloco
  • Demonstrar a solução e seus benefícios aos stakeholders

 

Fundamentos de Business Intelligence

  • Projetar modelos dimensionais
  • Implementar modelos dimensionais no SQL Server
  • Projetar visualizações de dados para diferentes cenários
  • Projetar Storytelling com dados
  • Utilizar ferramentas e estruturas de Machine Learning em SQL Server

 

Extração e Manipulação de Dados

  • Reconhecer os conceitos fundamentais do Microsoft SQL Server Integration Services
  • Criar uma solução de Data Warehouse com o Microsoft SQL Server Integration Services (Dimensões)
  • Criar uma solução de Data Warehouse com o Microsoft SQL Server Integration Services (Fatos)
  • Utilizar T-SQL para extração de dados
  • Reconhecer os fundamentos de BI na nuvem

 

Visualização de Dados e Dashboards

  • Reconhecer os conceitos fundamentais do SQL Server Reporting Services (SSRS)
  • Desenvolver relatórios com o SQL Server Reporting Services (SSRS)
  • Desenvolver dashboards com o SQL Server Reporting Services (SSRS)
  • Reconhecer os conceitos fundamentais do Microsoft PowerBI
  • Criar dashboards com o Microsoft PowerBI

 

Serviço de Análise – Analysis Services

  • Reconhecer os conceitos fundamentais do Microsoft SQL Server Analysis Sevices (SSAS)
  • Utilizar o Microsoft Analysis Services Multidimensional
  • Utilizar e criar expressões multidimensionais na linguagem MDX em cubos de dados
  • Utilizar o Microsoft Analysis Sevices Tabular
  • Utilizar e criar expressões de análise de dados na linguagem DAX em um modelo tabular

 

Certificações do Bloco: O bloco abrange conteúdos de certificações profissionais da Microsoft ligados a banco de dados. Estas certificações estão sendo revistas pela Microsoft em 2020, razão pela qual poderá não haver uma preparação completa para elas no bloco, devendo o aluno buscar tal preparação com estudos adicionais.

Projeto de Bloco: Arquitetura de Dados, Otimização, Gerenciamento de Projetos e Serviços

  • Levantar, analisar e modelar requisitos utilizando a notação BPM.
  • Modelar e implementar o modelo físico de um banco de dados aplicando técnicas de modelagem e recursos de refinamento visando o alto desempenho
  • Gerenciar um projeto de arquitetura de dados utilizando o framework de Gerenciamento de Projetos do PMI (PMBOK).
  • Implementar técnicas de otimização do desempenho de um sistema gerenciador de banco de dados.
  • Planejar os processos de gerenciamento de serviços para uma aplicação com requisitos de alto desempenho com base no framework ITIL.

 

Arquitetura de dados para a otimização de sistemas

  • Projetar a arquitetura de dados para um sistema a partir de requisitos
  • Criar e manter bancos de dados para obter ótimo desempenho
  • Construir o modelo físico e a estrutura de dados visando o ótimo desempenho
  • Refinar o modelo físico de dados visando o ótimo desempenho

 

Gerenciamento de Projetos com a metodologia do PMI

  • Explicar a importância do gerenciamento de projetos e de suas técnicas para o êxito de projetos de TI
  • Iniciar projetos de acordo com o PMBOK
  • Planejar projetos de acordo com o PMBOK
  • Monitorar e controlar a execução de projetos de acordo com o PMBOK
  • Encerrar projetos de acordo com o PMBOK

 

Otimização do Desempenho de SGBDs aplicada ao SQL Server

  • Monitorar Sistemas Gerenciadores de Bancos de Dados (SGBD)
  • Melhorar o desempenho dos serviços de SGBDs
  • Melhorar o desempenho de consultas a dados criando índices
  • Desenvolver consultas SQL eficientes
  • Melhorar o desempenho do controle da concorrência

 

Fundamentos do Gerenciamento de Serviços de TI

  • Explicar o framework ITIL e sua importância para o gerenciamento de serviços de TI.
  • Analisar o macroprocesso de Estratégia do Serviço
  • Analisar o macroprocesso de Desenho do Serviço
  • Analisar o macroprocesso de Transição do Serviço
  • Analisar o macroprocesso de Operação do Serviço
  • Analisar o macroprocesso de Melhoria Contínua do Serviço

Sobre a graduação

Graduação. Habilita para o exercício profissional como DBA, analista de BI ou Data Science e Engenheiro de Dados. Permite a continuação dos estudos em especialização, MBA, Mestrado e Doutorado, além da participação em concursos públicos.

Autorizado pela Portaria 605 de 29/10/2014, publicada no diário oficial no dia 30/10/2014, para a modalidade EAD.

Reconhecido pelo MEC com nota máxima. Professores com experiência prática de mercado.

O curso aborda alguns dos bancos de dados mais utilizados no mercado nacional e mundial —Oracle, SQL Server, MongoDB— e prepara o aluno para ir além do papel de um administrador de banco de dados, dando-lhe familiaridade com todos os aspectos do Big Data, o que inclui abordagens da ciência de dados e do aprendizado de máquina ou machine learning.

Ajuda na preparação para as certificações: Linux LPIC-1, Oracle, MongoDB e SQL Data Warehouse.

Para assistir às aulas, basta um celular com câmera e boa conexão internet wifi ou 4g, mas será bem mais produtivo se você usar um desktop ou notebook com câmera e um confortável fone de ouvidos, que é a configuração recomendada.

Para fazer os trabalhos e enviar pelo Moodle, você deve usar um computador com configuração mínima Core i3, 8gb de RAM e internet de boa qualidade. As exigências mínimas de hardware podem variar ao longo do curso, conforme a evolução tecnológica.

Ao tornar-se aluno, você terá direito a uma conta no G Suite do Google e acesso a todas as VMs (Virtual Machines) necessárias para seu aprendizado, assim como instruções para baixá-las e utilizá-las.

Engenheiro de Dados, Administrador de Bancos de Dados (DBA), Cientista de Dados, Arquiteto de Dados, Arquiteto da Informação, Administrador de Servidores, Consultor de Bancos de Dados, Analista de Dados, Projetista de Bancos de Dados e Gerente de Sistemas.

única

Aula todos os dias

A única diferença é que você não precisa sair de casa: as aulas são interativas, com participação dos alunos por áudio e vídeo, todos os dias. É como uma graduação presencial, mas flexível.

Alta empregabilidade

O programa cobre os assuntos de maior demanda nas empresas, incluindo questões de Big Data e Business Intelligence, e forma alunos disputados pelo mercado.

Nota máxima pelo mec

A graduação em Banco de Dados é avaliada com nota máxima pelo MEC, assim como a instituição como um todo também é avaliada com nota máxima para o ensino remoto.

Certificações

Ajuda na preparação para as certificações: Linux LPIC-1, Oracle, MongoDB e SQL Data Warehouse.

Portfolio de Projetos

O aprendizado é construído ao redor de seis grandes projetos que o aluno desenvolve. Montando um portfolio de projetos práticos, você enfrenta desafios iguais aos do mercado de trabalho.

Networking para vida

Colegas de alto nível que proporcionam um networking relevante para toda a vida, potencializado pela comunidade online, recheada de ofertas de emprego e novidades da área.

PARCERIAS

ORACLE
MICROSOFT
MONGODB
LINUX

Flexível

Você assiste às aulas, estuda e faz os trabalhos no horário que puder.
Assistir ao vivo é o ideal, mas é você quem decide. Faça seu horário!

Certificações

Ajuda na preparação para as certificações: Linux LPIC-1*, Oracle*, MongoDB* e SQL Data Warehouse*.

Certificações são reconhecimentos válidos internacionalmente que aumentam a mobilidade profissional e valorizam significativamente o currículo.

* ou similares que venham a substituí-los. O custo dos exames não está incluído nas mensalidades e eles podem ser feitos em centros oficiais existentes em muitas cidades do Brasil.

Metodologia pbl

project based learning

desenvolvimento

O aluno aprende desenvolvendo projetos. Ao invés de ensinarmos aos alunos um monte de teoria, e de vez em quando aplicar uma fração dela em exercícios, fazemos o oposto: oferecemos desafios cada vez mais difíceis para os alunos resolverem. As disciplinas de cada bloco trabalham os conceitos e ferramentas que os alunos precisam para superar cada desafio.

Cada bloco de seis meses possui um grande projeto, com desafios iguais aos que o aluno encontrará no mercado de trabalho, que substitui as provas tradicionais. Mais prática, menos teoria, desde o primeiro dia de aula. Durante a graduação, o aluno desenvolve projetos como uma infraestrutura para aplicações de Big Data feitas em Python, uma solução de big data com Spark e Hadoop, uma solução de BI com Microsoft SQL e PowerBI, a análise de grande massa de dados com R e outros

MATRIZ CURRICULAR

DEPOIMENTOS DE ALUNOS

TIRE SUAS DÚVIDAS SOBRE O ENSINO
REMOTO DO INSTITUTO INFNET

O Infnet é a melhor faculdade de tecnologia do Rio de Janeiro. Foi fundado em 1994, para o ensino de excelência voltado às necessidades do mercado, e tornou-se referência nesse segmento. A proposta do Instituto é ensinar tecnologia aplicada ao contexto de negócios, isto é, como uma ferramenta para o desenvolvimento das organizações.

Aulas ao vivo
Não são videoaulas gravadas, são aulas de verdade todos os dias. Você interage em uma turma de verdade, com áudio e vídeo, igual a uma sala de aula presencial.

Flexibilidade
Todas as aulas são ao vivo, mas você pode assisti-las em outros horários se preferir. As aulas ficam gravadas e disponíveis para você.

Comunidade online
Você participa de uma comunidade online com seus colegas e também milhares de alunos e professores do Infnet, parecida com um Facebook. Você acessa para tirar dúvidas, encontrar oportunidades, fazer amizades e muito mais.

Foco em tecnologia
O Instituto Infnet ensina tecnologia há mais de 25 anos. Nossa expertise é a computação. Ministramos o primeiro curso de Java do Brasil, em 1997. Até hoje, já foram mais de 20 mil alunos formados. 

Nossa qualidade foi reconhecida pelo MEC, que conferiu conceito máximo (5) para a modalidade EAD da instituição e para todas as graduações reconhecidas.
Este nível de qualidade só é possível pela metodologia que combina aulas ao vivo diárias e o aprendizado através do desenvolvimento de projetos com desafios reais da profissão. Além disso, a metodologia de avaliação por competências aproxima os alunos do mercado de trabalho.

É trocar as tradicionais grades centradas em conteúdos por um método focado nas competências necessárias para o aluno exercer sua profissão. O curso passa a ser orientado para o desenvolvimento de cada uma dessas competências, usando para isso conteúdos e exercícios mais adequados, sejam textos, vídeos, debates, projetos, casos ou outros. 

No ensino por competências, o curso torna-se mais alinhado ao mercado de trabalho, ensinando o que os empregadores exigem. Além disso, para aprovar o aluno, busca verificar se ele é capaz de demonstrar as competências previstas, em vez de simplesmente fazer uma prova teórica.

Todas as aulas são com professores, e não com monitores. É igual a um curso presencial, apenas é realizado de forma remota. Você vai poder tirar dúvidas fazendo perguntas durante as aulas ou na comunidade de alunos.

Não, você pode assistir no horário que quiser. Mas é muito importante que você dedique tempo ao curso. Para não ficar para trás, você deve assistir todas as aulas, de preferência diariamente. Sempre que possível, assista ao vivo para poder interagir e tirar suas dúvidas com o professor.

De 15 a 20 horas por semana, considerando aulas, projetos e estudo individual. A graduação na modalidade Live exige tanta dedicação quanto uma graduação presencial, sendo apenas mais flexível e não mais fácil.

Conforme a legislação vigente, diplomas de graduação Live são iguais aos diplomas de graduações presenciais. A titulação é exatamente a mesma. A única diferença está no número da portaria do curso, que aparece no verso do diploma. Em todos os casos, no verso do diploma, há uma indicação da portaria do MEC de autorização e reconhecimento do curso. Os cursos presenciais ou a distância possuem portarias diferentes. Então, no verso do diploma do aluno do presencial, o número da portaria é um, enquanto que, no verso do diploma da modalidade a distância, o número da portaria é outro.

Sim, o programa de um curso de graduação é dinâmico e suas disciplinas, competências, estrutura e regras podem ser modificadas pela instituição. Há várias razões para um curso sofrer alterações: mudanças na tecnologia, mudanças no mercado, evolução das certificações, aprendizados da instituição, ajustes no modelo de ensino, demandas do corpo discente, feedback dos docentes e outras.

Em nossa comunidade online de alunos. Todos os dias, os alunos trocam ideias, conversam, fazem amizades, compartilham oportunidades de emprego, tiram dúvidas dos colegas e muito mais. É muito mais animado do que o corredor de uma faculdade e você vai terminar a graduação com um forte networking profissional.