Português English
Contato

Cursos de Especialização | Curso de Especialização em Big Data & Data Science (2a ed, 2018)

Imagem2

As inscrições, que poderão ser feitas no site da UFRGS,  abrirão em breve.

Seguindo a tradição de oferecer cursos de Especialização lato sensu, o Instituto de Informática da UFRGS oferecerá a partir do segundo semestre de 2018 o Curso de Especialização em Big Data & Data Science. Seu objetivo é propiciar a atualização profissional através de um currículo que concilie as necessidades profissionais (a partir de múltiplas demandas) com a notória competência da equipe do Programa de Pós-graduação em Computação (PPGC) do Instituto de Informática da UFRGS.

Público-alvo: profissionais envolvidos em atividades de gerência de grandes volumes de dados, tais como armazenamento e visualização de dados; análise de dados; computação em nuvem e Data Science, assim como demais pessoas que possuam graduação em qualquer área do conhecimento em um curso reconhecido pelo MEC.

Requisitos: O curso não exige como pré-requisito uma formação em Computação, contudo, os alunos ingressantes deverão ter uma boa base em estatística, dominar lógica de programação, ter fluência e facilidade de aprendizado de ferramentas computacionais de programação e de análise de dados. Além disso, os alunos devem ter uma dedicação semanal média de 8 horas ao curso.

Vagas: no mínimo 50 e no máximo 60 alunos.

Duração: 24 meses, sendo 18 meses destinados a aulas/atividades das disciplinas, e 6 meses reservados para a elaboração, entrega e apresentação da monografia (Trabalho de Conclusão de Curso – TCC) sob a orientação de um professor orientador do curso.

Período (previsto) de realização do curso (incluído o prazo para Monografia ou Trabalho de Conclusão): agosto de 2018 até julho de 2020, com recessos (períodos não-letivos) nas férias de verão (tipicamente fevereiro), inverno (tipicamente julho) e respeitando os feriados e dias não-letivos da UFRGS.

Carga horária total (em disciplinas): 360 horas.

Investimento: o curso terá um custo total de R$ 16.200,00, pagos em 24 parcelas de R$ 675,00.

Formato do curso

O Curso terá carga horária de 360 horas/aula e será oferecido na modalidade SEMI-PRESENCIAL. Como estabelecido pela regulamentação da UFRGS e do MEC, os cursos de pós-graduação lato sensu oferecidos nesta modalidade deverão incluir, necessariamente, encontros (aulas) presenciais, provas presenciais e defesa presencial de monografia ou trabalho de conclusão de curso. As demais atividades serão realizadas no formato EAD (a distância).

Este curso compreenderá as seguintes atividades:

  • aulas presenciais em sala de aula ou laboratório, com periodicidade quinzenal (em sua grande maioria);
  • atividades na modalidade a distância, em plataforma Web, contando com o apoio de recursos disponíveis no ambiente virtual de aprendizagem Moodle;
  • avaliações presenciais, incluindo provas e atividades diversas, conforme o planejamento das disciplinas e, eventualmente, as atividades de recuperação que não puderem ser feitas a distância;
  • apresentação do trabalho final de conclusão de curso (monografia) perante uma banca.

Os encontros presenciais ocorrerão preferencialmente a cada duas semanas, nas sextas-feiras (no período da noite, entre 19:00 – 22:00) e nos sábados (no turno da manhã, entre 08:30 – 12:30), nas dependências do Instituto de Informática da UFRGS, no Campus do Vale, em Porto Alegre. As avaliações presenciais deverão ocorrer nos sábados (igualmente no turno da manhã). Esses horários foram concebidos para permitir que tanto os alunos da capital como os do interior possam participar. A apresentação do trabalho de conclusão poderá ter uma agenda diferente a ser combinada com os alunos.

O curso prevê uma dedicação semanal média de 8hs por parte dos alunos. Atividades de EAD poderão incluir aulas pré-gravadas, estudos dirigidos, leituras, exercícios, esclarecimento de dúvidas pelo professor/tutor, etc., que poderão ser realizadas de forma independente pelos alunos, de acordo com sua disponibilidade. As atividades relacionadas a cada disciplina serão estabelecidos a priori e disponibilizadas pelo ambiente Moodle, pois são parte essencial do planejamento do processo de ensino/aprendizagem.

Estrutura curricular

O curso visa proporcionar aos profissionais capacitação e atualização na área de gerência de grandes volumes de dados, amplamente conhecidos pelos termos Big Data e Data Science. Os conteúdos a serem abordados giram em torno de temas como análise de dados, processamento de grandes volumes de dados, visualização analítica, e computação em nuvem. Além do conhecimento teórico, os egressos do curso irão experimentar as principais ferramentas para lidar com os diversos temas das áreas de Big Data & Data Science.

Big Data é um termo utilizado para nomear grandes e complexos conjuntos de dados, no qual as tecnologias atuais ainda não conseguem lidar em sua plenitude. Os desafios desta área incluem: análise, coleta, pesquisa, compartilhamento, armazenamento, consulta, transferência, e visualização de dados. O egresso do curso deve não apenas compreender o conhecimento por trás dos dados, mas ser capaz de coletar, armazenar, visualizar e extrair informações relevantes que permitam a adequada tomada de decisão.

Data Science é uma área interdisciplinar que combina estatística e análise de dados para extrair conhecimento  a partir de dados. Os dados tipicamente apresentam-se sob várias formas, podendo ser estruturados ou não estruturados. O objetivo, novamente, é não só entender o funcionamento dessas novas tecnologias, mas ser capaz de analisar a vasta gama de dados atualmente produzidos e extrair informação relevante que auxilie a tomada de decisão.

Big Data e Data Science não são constituídas apenas do agrupamento de um conjunto de tecnologias, mas é a capacidade de conectar não apenas cientistas de dados e tecnólogos, mas profissionais de todas as áreas. Sem dúvida, uma das principais formas de fazer isso é usar métodos avançados de análise de dados e visualizações que não se limitam a mostrar dados, números ou mesmo gráficos, mas que façam todos esses elementos ganharem vida.

As disciplinas serão organizadas em módulos e ao final de cada módulo haverá uma atividade presencial de avaliação (prova) com questões englobando o conteúdo das disciplinas que compõem cada módulo.

Lista de disciplinas do curso:

 Disciplina CH
 Módulo I
Introdução a Big Data
Estatística para Data Science
Visualização de Dados
Segurança de Dados
15
30
30
15
 Total  90
 Módulo II 
Mineração Dados
Aprendizagem de Máquina
Recuperação de Informações
30
30
30
 Total  90
 Módulo III 
Processamento de Grandes Volumes de Dados
Inteligência de Negocio para Big Data
Bancos de Dados para Big Data
Gerência de Dados e Computação na Nuvem
15
30
30
15
 Total  90
 Módulo IV 
Introdução a Algoritmos
Bioinformática
Inovação Tecnológica e Novas Tendências
Metodologia Científica
30
15
30
15
 Total  90
 Total geral (não incluindo monografia) 360 

Corpo docente

O corpo docente será composto por professores vinculados ao Instituto de Informática e por eventuais colaboradores de outras Unidades da UFRGS que atendam às exigências do MEC. A grande maioria possui doutorado em Computação e/ou Informática. Para cada disciplina haverá um ou mais professores fornecidos pela UFRGS dentre seus docentes ou convidados externos especialistas na área da disciplina e, no mínimo, um monitor para cada 25 alunos de modo que possa haver atendimento adequado aos alunos.

 Docente Instituição  URL do CV Lattes
Prof. Dr. Alberto Egon Schaeffer-Filho  UFRGS http://lattes.cnpq.br/6637449134450426
Prof. Dr. Bruno Castro da Silva  UFRGS http://lattes.cnpq.br/1193584233122211 
Profa. Dr. Carla Freitas  UFRGS http://lattes.cnpq.br/2154028088891512
Prof. Dr. Claudio Rosito Jung UFRGS http://lattes.cnpq.br/1538338871689655 
Profa. Dra. Ingrid E. S. Jansch Porto UFRGS http://lattes.cnpq.br/9737950062156293 
Prof. Dr. João Luiz Dihl Comba  UFRGS  http://lattes.cnpq.br/0988994019537246
Profa. Dra. Karin Becker UFRGS http://lattes.cnpq.br/1559292514654215 
Prof. Dr. Leandro Krug Wives UFRGS http://lattes.cnpq.br/5996993884846655
Profa. Dra. Lisiane Roldão Selau UFRGS http://lattes.cnpq.br/7204514402989977 
Prof. Dr. Lucas Mello Schnorr  UFRGS http://lattes.cnpq.br/0412577035083946
Proffa Dra. Luciana Salete Buriol UFRGS http://lattes.cnpq.br/8337454058604654
Prof. Dr. Luciano Paschoal Gaspary UFRGS http://lattes.cnpq.br/3059640410928425
Prof. Dr. Luís da Cunha Lamb UFRGS http://lattes.cnpq.br/1240066145518940
Prof. Dr. Márcio Dorn UFRGS http://lattes.cnpq.br/6355224981962273
Profa. Dra. Mariana R. Mendoza UFRGS http://lattes.cnpq.br/7829435808451741
Profa. Dra. Renata de Matos Galante UFRGS http://lattes.cnpq.br/3867942762661182
Profa. Dra. Viviane Pereira Moreira UFRGS http://lattes.cnpq.br/5885575084085406

Calendário provável

As principais datas relacionados ao curso de especialização são listadas abaixo (ainda sujeitas a mudanças):

Inscrições (gratuitas):  data a ser definida
Seleção: data a ser definida
Divulgação dos alunos selecionados: data a ser definida
Matrícula: data a ser definida
Início das aulas (previsão): 10/08/2018

O cronograma oficial de disciplinas será divulgado na plataforma Moodle, no primeiro dia de aula.

Inscrição, processo seletivo e requisitos de matrícula

As inscrições devem ser realizadas via sistema específico, disponível na página da UFRGS, através deste link . Antes de se inscrever, verifique a documentação obrigatória, abaixo. Como o sistema também é utilizado por outros cursos, ao entrar, após fazer login, você deve selecionar “Departamento de Informática Aplicada” e, na lista de cursos que surgir, selecione “Curso de Especialização em Big Data & Data Science”.

Maiores detalhes sobre como utilizar o sistema de inscrição estão disponíveis no tutorial que pode ser acessado ao clicar-se aqui. Qualquer dúvida, entre em contato (ver “Informações adicionais” no final desta página).

Documentação obrigatória (a ser encaminhada via sistema de inscrição):

  • Diploma de graduação (cópia frente e verso) ou atestado de conclusão (de curso reconhecido pelo MEC);
  • Histórico escolar completo do curso de graduação;
  • Diploma de curso de pós-graduação, se for o caso;
  • Curriculum Vitae (preferencialmente mas não obrigatoriamente no formato Lattes);
  • Fotografia 3×4;
  • Cópia da Carteira de Identidade e do CPF;
  • Carta de motivação (preenchida e assinada).

Documentação opcional (anexar num único pdf no campo “Carta de Intenção” do sistema de inscrição):

  • Cartas de recomendação de professores ou profissionais atuantes na área ou em área afim. É importante que as cartas mencionem de alguma maneira o seguinte (não há um formato definido para as cartas de recomendação):
    • nome do candidato;
    • nome e qualificação do recomendante;
    • período em que mais teve contato com o candidato, situação e desde quando o conhece;
    • qualificação do perfil do candidato, em especial destacando suas potencialidades.
  • Declaração de interesse do empregador (não há um formato específico para esta declaração);
  • Outros comprovantes de atualização ou treinamento de profissional em computação.

Processo de seleção:

A seleção será realizada através da análise da documentação dos candidatos. O processo seletivo ocorrerá sob a responsabilidade do INF-UFRGS, por meio de Comitê instituído especificamente para esta seleção.

Informações adicionais

Informações adicionais podem ser obtidas pelo e-mail  ou pelos telefones 3308-7760 e 3308-7745.