Aproveitamento da Informação para Data Science

A TECH é uma Universidade na vanguarda da tecnologia, que coloca todos os seus recursos à disposição do estudante para o ajudara alcançar o sucesso empresarial"

¿Porquê estudar na TECH?

A TECH é a maior escola de gestão do mundo, 100% online. É uma Escola de Gestão de elite, com um modelo que obedece aos mais elevados padrões académicos. Um centro internacional de ensino de alto desempenho e de competências intensivas de gestão.      

A TECH é uma Universidade na vanguarda da tecnologia, que coloca todos os seus recursos à disposição do estudante para o ajudara alcançar o sucesso empresarial”

Na TECH Universidade de Tecnologia

Inovação

A universidade oferece um modelo de aprendizagem online, que combina a mais recente tecnologia educacional com o máximo rigor pedagógico. Um método único com o mais alto reconhecimento internacional, que fornecerá os elementos-chave para que o aluno se desenvolva num mundo em constante mudança, onde a inovação deve ser a aposta essencial de cada empresário.

“Caso de Sucesso Microsoft Europa” por incorporar um sistema multivídeo interativo inovador nos programas. 

Máxima exigência

O critério de admissão da TECH não é económico. Não é necessário fazer um grande investimento para estudar nesta Universidade. No entanto, para se formar na TECH, serão testados os limites da inteligência e capacidade do estudante. Os padrões académicos desta instituição são muito elevados...

95% dos estudantes da TECH concluem os seus estudos com sucesso

Networking

Profissionais de todo o mundo participam na TECH, pelo que o estudante poderá criar uma vasta rede de contactos que lhe será útil para o seu futuro.

+100.000 gestores formados todos os anos, +200 nacionalidades diferentes.

Empowerment

O estudante vai crescer de mãos dadas com as melhores empresas e profissionais de grande prestígio e influência. A TECH desenvolveu alianças estratégicas e uma valiosa rede de contactos com os principais intervenientes económicos dos 7 continentes.

+500 Acordos de colaboração com as melhores empresas.

Talento

Este Curso de Especialização é uma proposta única para fazer sobressair o talento do estudante no meio empresarial. Uma oportunidade para dar a conhecer as suas preocupações e a sua visão de negócio. 

A TECH ajuda o estudante a mostrar o seu talento ao mundo no final desta especialização.

Contexto multicultural

Ao estudar na TECH, o aluno pode desfrutar de uma experiência única. Estudará num contexto multicultural. Num programa com uma visão global, graças ao qual poderá aprender sobre a forma de trabalhar em diferentes partes do mundo, compilando a informação mais recente e que melhor se adequa à sua ideia de negócio.

Os estudantes da TECH têm mais de 200 nacionalidades.  

Aprenda com os melhores

A equipa docente da TECH explica nas aulas o que os levou ao sucesso nas suas empresas, trabalhando num contexto real, animado e dinâmico. Professores que estão totalmente empenhados em oferecer uma especialização de qualidade que permita ao estudante avançar na sua carreira e destacar-se no mundo dos negócios. 

Professores de 20 nacionalidades diferentes.

A TECH procura a excelência e, para isso, tem uma série de caraterísticas que a tornam uma Universidade única:   

Análises

A TECH explora o lado crítico do aluno, a sua capacidade de questionar as coisas, a sua capacidade de resolução de problemas e as suas competências interpessoais.  

Excelência académica

A TECH proporciona ao estudante a melhor metodologia de aprendizagem online. A Universidade combina o método Relearning (a metodologia de aprendizagem mais reconhecida internacionalmente) com o Estudo de Caso de Tradição e vanguarda num equilíbrio difícil, e no contexto do itinerário académico mais exigente.   

Economia de escala

A TECH é a maior universidade online do mundo. Tem uma carteira de mais de 10 mil pós-graduações universitárias. E na nova economia, volume + tecnologia = preço disruptivo. Isto assegura que os estudos não são tão caros como noutra universidade.

Na TECH terá acesso aos estudos de casos mais rigorosos e atualizados no meio académico” 

Este Curso de especialização carateriza-se por ter um conteúdo atualizado de acordo com as exigências de um mercado que requer excelência nos gestores de um departamento de tecnologia. Graças à sua modalidade 100% online, os estudantes podem aceder à informação a partir de qualquer parte do mundo. A duração desta especialização é de 6 meses e constituirá uma experiência única e estimulante que garantirá o sucesso dos alunos. 

Chegou o momento de impulsionar a mudança de que a sua indústria necessita, tirando o máximo partido das informações extraídas dos dados da sua organização para tomar decisões precisas e objetivas" 

Plano de estudos

O Curso de especialização em Aproveitamento da Informação para Data Science da TECH Global University tornar-se-á uma experiência única para os engenheiros informáticos que procuram enfrentar novos desafios profissionais.

Com o objetivo de melhorar as competências teóricas e de gestão dos estudantes, o conteúdo do Curso de especialização permitir-lhes-á gerir uma estrutura de dados, centrando-se na tipologia e no ciclo de vida dos dados.

Ao longo de 450 horas de especialização, o aluno compreenderá a importância da IoT (Internet of Thing), que se tornou uma revolução no setor, uma vez que é a solução tecnológica para as empresas que procuram criar um ecossistema que permita soluções industriais. Trata-se, portanto, de uma autêntica imersão de situações reais de negócios na aula.

Em seguida, serão abordadas as tecnologias e as ferramentas existentes no mercado, examinando os princípios dos componentes mais importantes de um sistema que deve ser concebido para responder ao desafio de big data. O conhecimento desta informação é valioso para o estudante, pois favorecerá as suas possibilidades de aspirar a um cargo de gestão importante na sua equipa de trabalho.

Este Curso de especialização tem uma duração de 6 meses e divide-se em 3 módulos: 

Módulo 1. Gestão, manipulação de dados e informação para a Ciência de Dados
Módulo 2. Dispositivos e plataformas IoT como base para a Ciência dos Dados
Módulo 3. Arquiteturas e sistemas para uso intensivo de dados

Onde, quando e como são ministradas?

A TECH oferece a possibilidade de desenvolver este Curso de especialização em Aproveitamento da Informação para Data Science completamente online. Durante os 6 meses de duração da especialização, o aluno poderá aceder a todos os conteúdos deste Curso de especialização a qualquer altura, permitindo-lhe autogerir o seu tempo de estudo

Módulo 1. Gestão, manipulação de dados e informação para a Ciência de Dados 

1.1. Estatística Variáveis, índices e rácios

1.1.1. A estatística  
1.1.2. Dimensões e estatísticas  
1.1.3. Variáveis, índices e rácios

1.2. Tipologia do dado 

1.2.1. Qualitativos  
1.2.2. Quantitativo  
1.2.3. Caraterização e categorias

1.3. Conhecimento dos dados a partir de medidas 

1.3.1. Medidas de centralização  
1.3.2. Medidas de dispersão  
1.3.3. Correlação 

1.4. Conhecimento dos dados a partir de gráficos 

1.4.1. Visualização de acordo com o tipo de dados  
1.4.2. Interpretação de informação gráfica  
1.4.3. Customização de gráficos com R

1.5. Probabilidade 

1.5.1. Probabilidade  
1.5.2. Função de probabilidade  
1.5.3. Distribuições 

1.6. Recolha de dados 

1.6.1. Metodologia de recolha  
1.6.2. Ferramentas de recolha  
1.6.3. Canais de recolha 

1.7. Limpeza de dados 

1.7.1. Fases de limpeza de dados  
1.7.2. Qualidade dos dados  
1.7.3. Manipulação de dados (com R) 

1.8. Análise de dados, interpretação e avaliação dos resultados

1.8.1. Medidas estatísticas  
1.8.2. Indicadores de relação  
1.8.3. Mineração de dados 

1.9. Armazém de dados (Data Warehouse) 

1.9.1. Elementos   
1.9.2. Design 

1.10. Disponibilidade dos dados

1.10.1. Acesso  
1.10.2. Utilidade  
1.10.3. Segurança

Módulo 2. Dispositivos e plataformas IoT como base para a Ciência de Dados

1.1. Internet of Things

1.1.1. Internet do futuro, Internet of Things 
1.1.2. O consórcio de Internet industrial

2.2. Arquitetura de referência

2.2.1. A arquitetura de referência 
2.2.2. Camadas 
2.2.3. Componentes

2.3. Sensores e dispositivos IoT

2.3.1. Componentes principais 
2.3.2. Sensores e atuadores

2.4. Comunicações e protocolos 

2.4.1. Protocolos. Modelo osi 
2.4.2. Tecnologias de comunicação

2.5. Plataformas Cloud para IoT e IIoT 

2.5.1. Plataformas de propósito geral 
2.5.2. Plataformas industriais 
2.5.3. Plataformas de código aberto

2.6. Gestão de dados em plataformas IoT

2.6.1. Mecanismos de gestão de dados. Dados abertos 
2.6.2. Intercâmbio de dados e visualização

2.7. Segurança em IoT

2.7.1. Requisitos e áreas de segurança 
2.7.2. Estratégias de segurança em IIoT

2.8. Aplicações de IoT

2.8.1. Cidades inteligentes 
2.8.2. Saúde e condição física 
2.8.3. Casa inteligente 
2.8.4. Outras aplicações

2.9. Aplicações de IIoT

2.9.1. Fabricação 
2.9.2. Transporte 
2.9.3. Energia 
2.9.4. Agricultura e pecuária 
2.9.5. Outros setores

2.10. Indústria 4.0 

2.10.1. IoRT (Internet of Robotics Things) 
2.10.2. Fabrico aditivo 3D 
2.10.3. Big Data Analytics

Módulo 3. Arquiteturas e sistemas para uso intensivo de dados 

3.1. Requisitos não funcionais. Pilares das aplicações de dados massivos

3.1.1. Fiabilidade 
3.1.2. Adaptabilidade 
3.1.3. Manutenção

3.2. Modelos de dados

3.2.1. Modelo relacional 
3.2.2. Modelo documental 
3.2.3. Modelo de dados de rede

3.3. Bases de dados. Gestão do armazenamento e recuperação de dados

3.3.1. Índices hash     
3.3.2. Armazenamento estruturado em Log 
3.3.3. Árvores B

3.4. Formatos de codificação de dados

3.4.1. Formatos específicos da linguagem 
3.4.2. Formatos estandardizados 
3.4.3. Formatos de codificação binários 
3.4.4. Fluxo de dados entre processos

3.5. Replicação

3.5.1. Objetivos da replicação 
3.5.2. Modelos de replicação 
3.5.3. Problemas com a replicação

3.6. Transações distribuídas

3.6.1. Transação  
3.6.2. Protocolos para transações distribuídas 
3.6.3. Transações serializáveis

3.7. Particionamento

3.7.1. Formas de particionamento 
3.7.2. Interação de índice secundário e particionado 
3.7.3. Reequilíbrio de partições

3.8. Processamento de dados offline

3.8.1. Processamento por lotes 
3.8.2. Sistemas de ficheiros distribuídos 
3.8.3. MapReduce

3.9. Processamento de dados em tempo real

3.9.1. Tipos de Broker de mensagens 
3.9.2. Representação de bases de dados como fluxos de dados 
3.9.3. Processamento de fluxos de dados

3.10. Aplicações práticas na empresa

3.10.1. Consistência nas leituras 
3.10.2. Abordagem holística dos dados 
3.10.3. Dimensionamento de um serviço distribuído

Este Curso de especialização tornar-se-á uma experiência empresarial imersiva com casos de estudo apresentados por especialistas"