Faculdade EAD Live em
Banco de Dados (Engenharia de Dados)
Python, BI, AWS, Azure, SQL, PowerBI, Spark, Oracle, SQL Server, Hadoop, ETL, NoSQL, PL/SQL, Big Data Analytics, SSIS, SSAS, MongoDB, TSQL, Google Big Query
Domine a Engenharia de Dados e aprenda a coletar, organizar, estruturar, distribuir e garantir a privacidade das informações de uma organização, assim como participar da inteligência do negócio (business intelligence).
Durante a faculdade Banco de Dados, o aluno trata daquilo que envolve o processamento e armazenamento dessas informações, tornando-se um engenheiro de dados apto a gerar valor para a sua organização.
Essa Graduação Banco de Dados foi avaliada com nota máxima (5) pelo MEC e é uma ótima base para as certificações Linux LPIC-1, Oracle, MongoDB e SQL Data Warehouse.
Graduação Live com Nota Máxima pelo MEC
PRÓXIMA TURMA
22/07/2024
DIAS DA SEMANA
Seg a Sex
HORÁRIO
20h30 às 22h00
- AULAS AO VIVO
DISCIPLINAS E COMPETÊNCIAS
Introdução a Visualização de Dados e SQL
- Visualizar dados de um CSV no Google Data Studio
- Construir um relatório interativo baseado em dados usando o Google Data Studio
- Realizar queries em uma base de dados SQL
- Extrair informações utilizando agrupamentos e sumarizações
Introdução a Programação com Python
- Criar programas simples em Python usando uma IDE “code playground”
- Escrever programas que realizam operações em Python
- Escrever programas simples com decisão / seleção em Python
- Escrever programas simples com repetição / iteração e listas em Python
SQL e Modelagem Relacional
- Construir modelos conceituais, lógicos e físicos aplicando regras de normalização
- Projetar estruturas de dados utilizando restrições e relacionamentos
- Criar tabelas e objetos em um banco de dados utilizando comandos DDL
- Consultar e modificar dados utilizando comandos DML
Python para Processamento de Dados
- Programar funções em Python
- Programar em Python com strings (texto) e números
- Programar decisão / seleção e repetição / iteração com listas em Python
- Programar em Python com arquivos, sets, dicionários e JSON
- Encontrar e tratar bugs (erros) em Python
Projeto de Bloco
Um relatório com uma série de exercícios de fundamentação, trazendo a implementação de diversos artefatos de processamento de dados em Python e SQL, assim como os códigos fontes, documentação do processo de desenvolvimento e da modelagem de dados. São usados exercícios desafiadores provenientes de plataformas de mercado.
Administração de BDs noSQL com MongoDB
- Explicar semelhanças e diferenças entre bases SQL e noSQL
- Instalar e configurar bases de dados noSQL utilizando MongoDB
- Manipular dados e bases de dados noSQL utilizando MongodB
- Aplicar os principais conceitos e desafios da modelagem de dados não relacionais
- Utilizar conceitos de Replicação, Particionamento, Performance e melhores práticas de administração de bancos MongoDB
Fundamentos da Infraestrutura para Big Data: Volume
- Explicar e utilizar conceitos e recursos de computação em nuvem
- Explicar os principais serviços disponibilizados pela computação em nuvem
- Conciliar recursos de Cloud DB com a infraestrutura interna de uma organização
- Escrever programas em Python acessando dados em ambientes de nuvem
Implantação de Soluções Big Data com Hadoop
- Explicar as soluções existentes para manipulação de grandes volumes de dados
- Utilizar ferramentas para manipulação de grande quantidade de dados
- Utilizar ambiente Hadoop em ambiente de nuvem
- Provisionar ambientes de dados em nuvem para utilização de Hadoop/Spark
Desenvolvimento de Soluções Big Data com Apache Spark
- Desenvolver aplicações utilizando as bibliotecas do ecossistema Spark
- Manipular bases de dados distribuidas com Spark/Hadoop
- Desenvolver aplicações utilizando Python e Spark
- Desenvolver aplicações Spark na nuvem
Projeto de Bloco
Projetar e implementar uma solução de Engenharia de Dados, desenvolvendo um ciclo completo de carga de dados em um ambiente Big Data, contemplando as fases de ingestão, transformação, processamento em camadas “speed layer” e “batch layer”, construção e armazenamento em Data Lakes e disponibilização de dados para consumo e análises preditivas. O projeto deve contemplar o uso de ferramentas de orquestração de tarefas, ELTs, construção de pipelines de dados em ambiente de nuvem, utilizando infraestrutura Spark, Hadoop e Databricks, além de linguagens de programação Python e SQL e uso de Inteligência Artificial para auxílio no processamento, tratamento e análise de grandes volumes de dados, utilização, manipulação e gerenciamento de bancos de dados noSQL.
Fundamentos de BI, Modelagem Dimensional e BigQuery
- Projetar modelos dimensionais
- Implementar modelos dimensionais
- Reconhecer os fundamentos de BI na nuvem
- Compreender o que é a análise de dados
- Compreender e construir cenários de dados com o Google BigQuery
Extração e Manipulação de Dados com ETL e ELT usando SSIS
- Compreender processos de coleta e preparação de dados (ETL e ELT)
- Reconhecer os conceitos fundamentais do Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS)
- Criar uma solução de carga de dados (ETL e ELT) com o Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS)
- Criar uma solução de Data Warehouse com o Microsoft SQL Server Integration Services (Fatos e Dimensões)
- Utilizar linguagens de programação (T-SQL) para extração de dados
Visualização de Dados e Dashboards com PowerBI
- Projetar visualizações de dados para diferentes cenários
- Construir análises de dados
- Projetar Storytelling com dados
- Desenvolver relatórios e dashboards com o SQL Server Reporting Services (SSRS)
- Desenvolver dashboards com o Microsoft PowerBI
Serviços de Análise com o Microsoft SQL Server Analysis Services (SSAS)
- 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
Projeto de Bloco
Projetar e implementar uma solução de business intelligence (BI) baseada no Microsoft SQL Server e no PowerBI, abrangendo todo o ciclo de vida de um projeto de BI, desde o levantamento dos requisitos, a modelagem dimensional para a criação de data warehouse (DW), o planejamento e implementação de ETL para alimentação do DW a partir de diferentes fontes de dados, criação e manipulação de bases OLAP (processamento analítico), além de montagem de relatórios e dashboards para a visualização e análise de dados utilizando ferramentas específicas. O projeto também deve contemplar o gerenciamento das dificuldades de implantação de um projeto de BI em uma organização e os possíveis usos de inteligência artificial, quando for aplicável.
Modelagem Relacional II, PL/SQL e TSQL
- Compreender e aplicar os fundamentos da lógica de programação em diferentes situações
- Dominar o conceito e saber quando utilizar corretamente os gatilhos (triggers)
- Elaborar soluções de programação utilizando linguagem PL/SQL e TSQL
- Utilizar PL/SQL e TSQL para tarefas de administração do banco de dados
- Converter dados e objetos entre diferentes SGBDs
Administração de BDs: Fundamentos do Oracle
- Diferenciar estruturas físicas e lógicas do SGBD Oracle
- Instalar e criar bases de dados Oracle, tanto de forma gráfica, quanto silenciosa
- Planejar e implementar segurança e auditoria em um banco de dados
- Planejar e gerenciar o backup e a recuperação de dados no Oracle
- Efetuar auditorias e estatísticas no Oracle
Administração e Otimização de BDs: SQL Server e Azure
- Instalar e configurar um banco de dados SQL Server
- Garantir a integridade de Bancos de Dados
- Implementar soluções de Alta Disponibilidade
- Criar e manter estratégias de Backup e Restore
- Conhecer e disponibilizar os principais serviços de DB SQL no ambiente Azure
Administração e Otimização de BDs: Oracle e AWS
- Criar e monitorar índices e estatísticas no Oracle
- Monitorar, diagnosticar e gerenciar o desempenho para solucionar problemas
- Efetuar ajustes de performances em queries e consultas
- Resolver problemas práticos de administração e otimização no SGBD Oracle
- Usar advisors para otimizar e controlar recursos no Oracle Database 12c
- Implementar um banco de dados de Cloud Service RDS na AWS
Projeto de Bloco
- Explicar diferenças e semelhanças entre os SQL Server e Oracle
- Instalar e configurar os SGBDs SQL Server e Oracle
- Explicar os modelos de serviço de computação em nuvem (IaaS, SaaS, DBaS etc.)
- Explicar diferenças e semelhanças entre os serviços de BD em nuvem nos ambientes Azure e AWS
- Converter e transferir dados entre os SGBDs SQL Server e Oracle
- Conciliar BDs e recursos entre ambientes de Cloud DB e ambientes ON PREMISES
- Duração: 2 anos
- Carga horária: 2.210 horas
- Tipo do diploma: Graduação
- Foco: BI/Data Warehousing e Big Data
Sobre a graduação
Graduação.
Essa graduação Banco de Dados habilita para o exercício profissional na área da engenharia de dados e permite a continuação dos estudos em especialização, MBA/MIT, Mestrado e Doutorado, além da participação em concursos públicos.
A graduação Banco de Dados foi autorizada pela Portaria 605 de 29/10/2014, publicada no diário oficial no dia 30/10/2014, para a modalidade EAD.
Reconhecida pelo MEC com nota máxima pela Portaria nº309, de 15/10/20. Professores com experiência prática de mercado.
A faculdade Banco de Dados forma engenheiros de dados com capacidade de aplicar as tecnologias em plataformas efetivamente usadas no mercado, incluindo Azure, Hadoop, Big Query, Oracle e MongoDB.
O egresso do curso de graduação Banco de Dados poderá atuar em cargos como: Engenheiro de Dados, Administrador de Bancos de Dados (DBA), Arquiteto de Dados, Administrador de Servidores, Consultor de Bancos de Dados, Projetista de Bancos de Dados e Gerente de Sistemas.
A faculdade de Banco de Dados é para:
Pessoas que buscam ingressar na Engenharia de Dados e trabalhar com o tratamento de grandes quantidades de informações
Pessoas que buscam se aprofundar na área e dominar as mais demandadas tecnologias de banco de dados
Profissionais que buscam complementar e avançar em suas próprias áreas, aprendendo a dominar a leitura, análise e estruturação de informações
Profissionais que desejam migrar para a área e trabalhar com o processamento e armazenamento de grandes volumes de dados
A graduação Banco de Dados ajuda na preparação para as certificações C100DBA:
- MongoDB Certified DBA Associate
- AWS Certified Cloud Practitioner (CLF-C01)
- Oracle Certified Associate (OCA)
- Oracle Cloud Infrastructure Foundations Certified Associate (OCI Foundations)
- DP-900: Microsoft Azure Data Fundamentals
- DP-300: Administering Microsoft Azure SQL Solutions
- PL-300: Analista de Dados do Microsoft Power BI
- 70-778: Analyzing and Visualizing Data with Microsoft Power BI
- Formação Microsoft MCSA: SQL 2016 BI Development (provas 70-767: Implementing a Data Warehouse using SQL e 70-768: Developing SQL Data Models)
- Databricks Lakehouse Fundamentals
Para assistir às aulas da faculdade de Banco de Dados, 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 da graduação Banco de Dados 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 da faculdade Banco de Dados, 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.
Coordenador
Prof. Robson Neves Combat
Robson é coordenador da faculdade de Banco de Dados. Possui conhecimento e experiência adquirida em mais de 20 anos atuando em diversas áreas de tecnologia: técnica, comercial e gerencial. Atuou em empresas de TI, Serviços, Saúde, Indústria e Educação com experiência em gestão e gerenciamento de projetos e equipes de desenvolvimento, bancos de dados, business intelligence e produção, além da experiência em docência e treinamentos em TI e bancos de dados.
Especializações: Certificações MCDBA, MCTS SQL DBA, MCT, ITIL, COBIT.
Você só encontra no Infnet
Nota máxima pelo mec
A graduação em Banco de Dados (Engenharia de Dados) e o EAD da instituição foram avaliados com nota máxima (5) pelo MEC.
Aulas ao vivo todos os dias
Não são aulas prontas, pré-gravadas anos atrás. São aulas diárias ao vivo. A única diferença da graduação presencial é que você não precisa sair de casa.
Turma de verdade
Durante a faculdade de Banco de Dados, você participa de uma turma de verdade, onde interage com alunos e professores e constrói seu networking.
Networking para vida
Você faz 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.
Projetos de mercado
O aluno aprende enquanto constrói um portfólio de projetos reais, com os mesmos desafios do mercado de trabalho.
Curso prático
Nosso modelo de ensino é focado no aprendizado prático: ao longo das aulas, o aluno explora as ferramentas e tecnologias ensinadas.
Certificações
Prepara para as certificações: Linux LPIC-1, Oracle Fundamentals, Oracle Administration, SQL Data Warehouse e MongoDB Certified DBA Associate.
Alta empregabilidade
Esta faculdade cobre os assuntos de maior demanda nas empresas, incluindo questões de Big Data e Business Intelligence, e forma alunos disputados pelo mercado.
PARCERIAS
Flexível
Você assiste às aulas da graduação Banco de Dados, estuda e faz os trabalhos no horário que puder. Assistir ao vivo é o ideal, mas é você quem decide. Nesta faculdade de Banco de Dados (Engenharia de Dados), você faz seu horário!
Metodologia pbl
project based learning
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 faculdade de Banco de Dados (Engenharia de Dados), 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
Engenharia de Dados em 2024
Sobre a engenharia de dados
A engenharia de dados é a área responsável pela concepção, construção e gerenciamento de sistemas e infraestruturas de dados. É um campo interdisciplinar que combina conhecimentos de ciência da computação, estatística, matemática e domínio do negócio para lidar com problemas relacionados à coleta, armazenamento, processamento e análise de dados.
O principal objetivo da engenharia de dados é garantir que os dados sejam coletados, organizados, processados e disponibilizados de forma eficiente e confiável para apoiar a tomada de decisões e a criação de insights. Isso envolve a criação e manutenção de pipelines de dados, que são sistemas que permitem a extração, transformação e carga (ETL) de dados de várias fontes, a fim de prepará-los para análise e uso posterior.
DEPOIMENTOS DE ALUNOS
No Infnet, são aulas com conteúdos atualizados, material de estudo elaborado, avaliações customizadas e feedbacks de profissionais atuantes no mercado de trabalho. Por este motivo, posso afirmar que estou extremamente satisfeito.”
Além disso, quando você coloca a grife Infnet na sua bagagem acadêmica seu status profissional muda completamente, você passa a fazer parte de um grupo que estudou e conseguiu ser aprovado em um ambiente de excelência, muito seletivo.”
MATRIZ CURRICULAR
Fundamentos do Processamento de Dados
-
Projeto de Bloco
Converter dados tabulares em dashboards usando Google Data Studio
Escrever programas simples em Python
Escrever queries variadas com a linguagem SQL em diferentes contextos
Escrever programas em Python com mais recursos -
Disciplinas
Introdução a Visualização de Dados e SQL -
Introdução a Programação com Python
-
SQL e Modelagem Relacional
-
Python para Processamento de Dados
Engenharia de Dados: Big Data
-
Projeto de Bloco
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 Python/Spark/Hadoop
Executar tratamentos de dados e análises com infraestrutura Spark -
Disciplinas
Administração de BDs noSQL com MongoDB -
Fundamentos da Infraestrutura para Big Data: Volume
-
Implantação de Soluções Big Data com Hadoop
-
Desenvolvimento de Soluções Big Data com Apache Spark
Business Intelligence e Data Warehousing
-
Projeto de Bloco
Explicar o valor e os desafios da implementação do BI nas organizações
Explicar os tipos de Projetos para Business Intelligence
Projetar um DM/DW a partir de modelos dimensionais e ETL/ELT 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 -
Disciplinas
Fundamentos de BI, Modelagem Dimensional e BigQuery -
Extração e Manipulação de Dados com ETL e ELT Usando SSIS
-
Visualização de Dados e Dashboards com PowerBI
-
Serviços de Análise com o Microsoft SQL Server Analysis Services (SSAS)
Engenharia de Bancos de Dados
-
Projeto de Bloco
Explicar diferenças e semelhanças entre os SQL Server e Oracle
Instalar e configurar os SGBDs SQL Server e Oracle
Explicar os modelos de serviço de computação em nuvem (IaaS, SaaS, DBaS etc.)
Explicar diferenças e semelhanças entre os serviços de BD em nuvem nos ambientes Azure e AWS
Converter e transferir dados entre os SGBDs SQL Server e Oracle
Conciliar BDs e recursos entre ambientes de Cloud DB e ambientes ON PREMISES -
Disciplinas
Modelagem Relacional II, PL/SQL e TSQL -
Administração de BDs: Fundamentos do Oracle
-
Administração e Otimização de BDs: SQL Server e Azure
-
Administração e Otimização de BDs: Oracle e AWS
Perguntas frequentes
Somos referência em engenharias tech. O Infnet foi fundado em 1994, para o ensino de excelência voltado às necessidades do mercado. Nossa proposta é ensinar tecnologia aplicada ao contexto de negócios, isto é, como uma ferramenta para o desenvolvimento das organizações.
Nossa qualidade foi reconhecida pelo MEC, que conferiu conceito máximo (5) para a modalidade EAD da instituição e para todas as graduações reconhecidas. Portaria 529 de 14/06/2013. Essas informações são públicas, o candidato pode ir lá sozinho e pesquisar no site: emec.mec.gov.br/
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.
Todas as nossas aulas são ao vivo
Não são aulas prontas, pré-gravadas anos atrás. São aulas de verdade, 100% ao vivo, todos os dias, iguais à sala de aula, mas sem sair de casa.
Flexibilidade
Nesta faculdade, 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 com 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 engenharias tech
A Faculdade Infnet ensina tecnologia há quase 30 anos. Nossa expertise são as engenharias tech. Até hoje, já foram mais de 20 mil alunos formados.
Não, você pode assistir no horário que quiser. Mas é muito importante que você dedique tempo à faculdade de Banco de Dados. 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.
Conforme a legislação vigente, diplomas de graduação EAD 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 EAD 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.
No final de cada bloco de estudos da graduação Banco de Dados, o aluno deve apresentar um projeto prático ao vivo pelo Zoom em seu ambiente de estudos, como sua residência, por exemplo. A identidade do aluno é verificada pelo professor e a apresentação é gravada para registro e comprovação da atividade.
Ao final da faculdade Banco de Dados, os alunos têm a oportunidade de apresentar presencialmente de três a cinco projetos de seu portfólio em um evento dedicado à promoção da empregabilidade do aluno no campus da instituição no Rio de Janeiro.
Caso o aluno não possa comparecer presencialmente, é possível solicitar dispensa. O evento é uma oportunidade única para os estudantes mostrarem seu potencial, estabelecerem conexões valiosas para o futuro profissional e aprimorarem suas habilidades de apresentação.
Tire suas Dúvidas
No atendimento digital você encontra a qualquer momento mais informações sobre as nossas graduações live. E, caso prefira conversar com um de nossos consultores, siga até o final e você será direcionado para nosso atendimento ao vivo via WhatsApp.