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Pós-graduação ESPM

MBA

Master em data engineering & data science

Webconferências

Às terças e quintas-feiras

Data de início

30/09/2021

Modalidade

Aulas híbridas

  • Conhecer conceitos de tecnologias de captura, armazenamento, organização, exploração e de enriquecimento de dados.
  • Aprender e praticar em variadas tecnologias técnicas construtivas e/ou exploratórias de dados.
  • Criar Data Warehouse, Data Lake, desde seus conceitos até sua prática em ferramentas de programação, de manipulação de dados, de bancos de dados relacionais e não relacionais, utilizadas em grandes organizações varejistas, de telecom e em segmentos financeiros, segmentos esses que estão na vanguarda dessa nova onda.

Em um ambiente colaborativo, alunos e professores construíram variados modelos, a fim de atender a vários desafios técnicos proporcionados por desafios a serem vistos durante o curso, com empresas parceiras, proporcionando maior realismo no aprendizado dos conceitos e técnicas aprendidas ao longo do curso

São Paulo - Tech

Período: Noturno

Horário: Das 19h30 às 21h30

R$ 698,00

1x Matrícula

R$ 349,00

1x Matrícula

50% DE DESCONTO PARA MATRÍCULAS ANTECIPADAS

Condições especiais para matrículas antecipadas

Válido até o dia: 30/09/2021

35X R$ 846,13

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* Confira a tabela abaixo

R$ 100.00

Taxa de inscrição para o processo seletivo

O link do processo seletivo on-line será enviado por e-mail após o pagamento da taxa de inscrição.

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Uma boa notícia

A partir de agosto, retomaremos algumas aulas e atividades presenciais nas nossas unidades, e os alunos vão poder escolher entre participar remotamente, pela internet, ou presencialmente, nas salas de aula.

Sobre o curso

A evolução das técnicas de gestão

Com a evolução das técnicas de gestão em função da crescente disponibilização de maiores e melhores ferramentas pela Tecnologia da Informação, as organizações se informatizaram e com isso aumentaram sua eficácia e sua eficiência, em contínuas ondas. De sistemas de gestão de partes de fábrica até os sistemas de gestão empresarial (ERP), mudaram profundamente a forma com que os gestores administravam as organizações. A produtividade gerada pelos recursos que ficaram disponíveis passaram a ser fundamentais para qualquer organização manter-se competitiva num mercado que deixou de admitir a necessidade de enormes departamentos para darem baixa em pagamentos ou para montagem de arquivos. Tudo isso virou passado em poucas décadas.

 

Todavia, enquanto a gestão foi sendo vivamente transformada, a tomada de decisão continuou a ser feita pela experiência, entendimento e impressões dos executivos. As técnicas humanas continuavam a ser aperfeiçoadas, mas mantinham-se dentro da mesma linha criada na década de 20 do século XX, centrada na busca de estratégias a partir das impressões humanas. Brainstorm, Técnica Delphi, Painel de Especialistas, entre muitas outras técnicas, continuaram a ser criadas e/ou evoluídas, para tentar senão prever o futuro, ao menos antecipá-lo. Munidas de novos conhecimentos psicológicos, de estatística e de técnicas de gestão, tateava-se na tentativa de se prever um futuro, que muito em função da operacionalização de várias áreas nas organizações, passou a mudar cada vez mais rápido e, pior ainda, de formas cada vez menos previsíveis.

 

Por outro lado, uma montanha de dados passou a ser gerada e especialistas em dados, como Willian Inmon, Ralph Kimball, Nathan Marz, entre outros tantos, passaram a se concentrar em como os dados poderiam ser eles, e não técnicas humanas, fontes mais confiáveis para a predição analítica, ou seja, um nome mais gentil para o mesmo conceito: Prever o Futuro.

 

Assim a criação de estruturas de dados, de vários tipos, de várias formas e usando variadas tecnologias passou a ser chamada de Engenharia de Dados, incumbida da captura, armazenamento e construção de bancos ou de estruturas de dados passíveis de posterior análise, enquanto a forma de transformar esses dados em informação, em conhecimento, em sabedoria e, porque não dizer, eu automação de decisões, passou a ser chamada de Ciência de Dados.

 

Pretendemos, através da união de variadas disciplinas, permitir a profissionais de negócios e de áreas técnicas, embarcar nessa jornada, que vai ajudá-los a transformar organizações, na medida em que ao mudar a forma como decisões são tomadas, muda-se as próprias organizações. E, dados não estão sujeitos a “achismos”. São objetivos, verdadeiros. Usando as mesmas técnicas estatísticas de outrora, mas agora encapsuladas e disponíveis para pessoas que não precisam ser experts em estatística, mas em gestão, formará uma nova linha de executivos, capazes de usar tudo o que a moderna tecnologia disponibiliza.

Para quem se destina?

  • Profissionais das mais diversas áreas que atuam diretamente com tomada de decisão que estejam preocupados em elaborar estratégias de gestão centradas em dados, isto é, desejosos em serem mais assertivos e menos sujeitos a determinados vieses em suas decisões.
  • Gestores de todos os níveis desejosos em, de fato, usar dados no seu dia-a-dia, não como discurso, mas como ferramenta efetiva para transformação de organizações.
  • Recém formados de áreas de negócio, administradores, publicitários, gestores de políticas nacionais e internacionais, profissionais de sistemas de informação e todos aqueles jovens profissionais que percebem quanto suas carreiras serão impactadas pela mudança que dados geram, quer sejam nas empresas, quer seja na eleição de líderes mundiais.
  • Empresas inovadoras, bancos, telecoms, redes varejistas, fábricas e todas organizações desejosas em transformar seus dados e informações em instrumento efetivo para uma gestão embasada e coerente.

 

Pré-requisito

Inglês instrumental.

390h

de conteúdo

3 Semestres

Conclusão do curso

PÓS-GRADUAÇÃO híbrida

Modalidade do curso

Encontros Presenciais

Sábado, das 9h às 18h

Datas: 12/03/2022; 25/06/2022; 24/09/2022; 18/02/2023; 15/04/2023.

São Paulo - Tech

O que você irá aprender

Todas as disciplinas possuem no mínimo duas aulas por web conferência com o professor-tutor para que o estudante possa interagir diretamente e esclarecer dúvidas. Essas aulas serão conduzidas ao vivo, no horário das 19h30, permanecendo gravadas no ambiente virtual de aprendizagem para que o estudante possa assisti-la mais de uma vez ou, no caso de estar impossibilitado de assistir ao vivo, possa assistir a gravação

Formação em CDO - Chief Data Officer

Em cada linha de formação do curso haverá uma disciplina de Projeto, que será responsável por apresentar a estrutura e o funcionamento geral da etapa, o funcionamento do ambiente de aula e todos os objetivos a serem conquistados. Cada projeto terá a aplicação prática de referenciais teóricos, conceitos e metodologias abordados ao longo da respectiva etapa. O projeto terá o monitoramento de um orientador, que atuará como facilitador para seu desenvolvimento e, quando finalizado, será submetido a uma banca de avaliação, havendo sempre a participação de empresas que ficarão responsáveis pelos requisitos do desafio.

Numa era onde a incerteza é a única certeza, muitas empresas ainda são geridas centradas em opiniões e palpites, todavia para lograr êxito no cenário altamente complexo e competitivo que vivemos, é fundamental entender que sem um efetivo planejamento estratégico, embasado em técnica já clássicas, como o BSC e em atuais, como OKR, dificilmente esse êxito será alcançado. A disciplina foca na apresentação do Planejamento Estratégico e demais técnicas, sendo responsável pelo entendimento de conceitos de indicadores e sua construção.

 

Tecnologias: Não há.

Seria possível entender dados como ativos? Como gerenciar dados, que estão por todos os lugares? A Governança de Dados é um dos aspectos empresariais mais importantes, quando falamos de dados, pois orienta e conduz quem acessa os dados da organização, para quais finalidades e por quais meios, por isso é extremamente importante para qualquer segmento empresarial. Em tempos de LGPD, a Governança de Dados tratará não apenas dos aspectos necessários para a gestão da empresa, mas também da legislação que pode ser um enorme risco para organizações que não se preparem adequadamente. Mas, como estar preparado? Usando uma framework criada para isso, a chamada DAMA (Data Management). O DAMA-DMBOK provê uma estrutura para construção da política até a operacionalização da gestão do dado, aspecto central de Governança de Dados.

 

Tecnologias: Não há.

Base da Engenharia e da Ciência de Dados, Arquitetura de Dados apresenta técnicas construtivas de modelos transacionais até modelos analíticos. Tratará desde tecnologias clássicas como a modelagem relacional, passando pela construção de repositórios para dados relacionais (Data Warehouse) e de dados de outras naturezas (tecnologias NOSQL), concluindo com a apresentação de tecnologias como o ecossistemas Hadoop e de estruturas arquitetônicas atuais, como a Arquitetura Lambda. Arquitetura de Dados é a responsável pela integração conceitual das demais disciplinas, em geral práticas ou centradas em práticas, dentro de um conceito geral para organizações data-driven.

 

Tecnologias: Ferramentas de Modelagem de Dados (WorkBench)

As organizações modernas orientam suas decisões a dados. Lugar comum, mas a realidade escondida através dessas palavras é a tomada de decisão embasada em dados. Métricas, medidas, indicadores quantitativos e qualitativos serão estudados em Data Driven Decision através de casos práticos direcionados a construção de uma sólida base conceitual que irá orientar a decisão por processos e não em decisões embasadas em intuição, instinto, exemplos passados, achismos ou heurísticas. 

Tecnologias: Não há 

Formação em Engenharia de Dados - Arquitetura

Os dados relacionais, aqueles que se originam dos ERPs, dos CRMs e dos sistemas departamentais, são fundamentais para a operação das organizações. Todavia, esses dados, quando organizados convenientemente, permitem a análise das organizações. Dados relacionais nesse contexto abordará desde técnicas construtivas de modelos relacionais e dimensionais, também contemplando o ensino e aprendizado prático da linguagem SQL, principal linguagem de acesso a dados relacionais.

 

Tecnologias: WorkBench e MySQL

O fenômeno Big Data é, em geral, relacionado ao aumento da variedade dos dados, que deixaram de ser apenas relacionais, da velocidade em que os dados são gerados, dos volumes que ocupam e da complexidade que

adquiriram. Em resposta a esse conjunto de necessidades, surgiram os bancos de dados NOSQL, cada um deles respondendo da sua maneira, a tais necessidades. Aqui você aprenderá, na prática, a trabalhar com tecnologias NOSQL como as de Chave-Valor, Orientadas a Documento, Colunares e orientadas a grafos.

Tecnologias: Neo4j, Redis, MongoDB, Cassandra, entre outras

Para todo processo de construção de cenários analíticos, inicialmente é necessária a captura dos dados estruturados e dos não estruturados e seu armazenamento. Como fazer isso usando conjuntos de tecnologias, por exemplo, no ecossistema Hadoop é um dos objetivos de Armazenamento de Dados, que também trabalhará conceitos de dados armazenados localmente ou em nuvem.

 

Tecnologias: Hadoop e seu ecossistema. Nuvem (Oracle/AWS)

Vivemos em um novo contexto em que as abordagens arquitetônicas de software tradicionais passaram a conviver com uma abordagem nova: a de Microsserviços. O software passou a ser construído em pequenos serviços independentes, que se comunicam utilizando APIs cuidadosamente definidas, que permite a construção de aplicações passo-a-passo, facilitando melhorias e correções. Aqui conceitos de virtualização e uso de tecnologias como Docker serão cuidadosamente discutidas e analisadas. Tecnologias: Docker

Formação em Engenharia de Dados - Desenvolvimento

Quando falamos em construir um Data Warehouse, precisaremos “popular um repositório de dados”. O processo de extração, transformação e carga (ou ETL) é o responsável por essa fundamental etapa. ETL versará então sobre técnicas construtivas e em práticas, usando ferramentas de mercado, para real compreensão do processo de que leva um dado genuinamente operacional, a ser transformado em poderosa fonte de conhecimento e de insights para executivos. Tecnologias: Alteryx
Quando se pensa na construção de um Data Lake (“lago de dados”, em português), depois de seu desenho e arquitetura, chega-se a etapa de “enchimento” da represa. O primeiro passo é justamente a aquisição de dados não estruturados, suas técnicas e tecnologias envolvidas. Um conjunto de ferramentas existentes, tanto para armazenamento em estruturas não relacionais, como em Hadoop e em bancos de dados NOSQL, são o alvo de Ingestão de Dados. Tecnologias: NiFi
A construção de um Data Lake, o estudo de seus processos e a aplicação da arquitetura e seus componentes é o alvo de Data Lake. Através do uso de várias tecnologias vistas em outras disciplinas, Data Lake integra várias tecnologias no intuito de consolidar conceitos através de prática intensiva. Tecnologias: Várias usadas em outras disciplinas
A preparação de dados, ou “Data Wrangling”, tornou-se conhecimento muito desejável, na medida que, por melhor que seja um Data Mart, sempre é necessária alguma adaptação, enriquecimento e mesmo correção. O processo de ajuste a cada nova carga tornou-se proibitivo, gerando a necessidade de maiores conhecimentos e de softwares mais recursivos para preencher uma lacuna entre os cubos dimensionais e as ferramentas de visualização de dados. Em Data Preparation. além da conceituação e de técnicas a serem empregadas, serão feitas preparações de dados, prática cada vez mais comum no mercado. Tecnologias: Tableau Prep Builder e Alteryx

Formação em Ciência de Dados - Técnicas

Em vez de usarmos como estratégia a criação de um pomposo nome, mas que na prática seja somente estatística aplicada a dados, a disciplina Estatística Aplicada irá trabalhar conceitos e técnicas diretamente em linguagem R, visando embasamento em estatística, fundamental aspecto para Ciência de Dados, mas já em uma ferramenta prática. As estruturas de dados também terão importante espaço em Estatística aplicada, dessa vez em Python e suas bibliotecas. Estudos iniciais sobre correlações e outros aspectos estatísticos serão contemplados nessa disciplina. Tecnologias: R e Python com PANDAS

Identificar um cluster de consumidores ou tentar prever se um cliente de determinado perfil vai adquirir um produto novo, sempre foi um problema complexo para organizações comerciais. Da mesma forma, que muitos outros relacionados a criação de modelos preditivos básicos. Em predição analítica, através da análise de dados seguindo ciclos de extração do conhecimento, será possível resolver os problemas descritos e muito mais. 

Tecnologias: Python com PANDAS, Alteryx, RapidMiner. 

Cada vez mais as pessoas usam tecnologias para economizar tempo, dinheiro e esforços e obter melhores resultados e de uma forma mais rápida e eficiente. Isso gera dados e mais dados, que depois de capturados e convenientemente armazenados, vão possibilitar inúmeras compreensões. A extração de conhecimentos, a partir dos dados, os modelos de aprendizado de máquina e o aprendizado ativo, são alvos de Princípios de Data Science. Tecnologias: Python com Spark, Sklearn, entre outros. Alteryx

Quando temos os dados capturados, analisados, manipulados, explorados, torna-se essencial apresentá-los. A partir dos dados iniciais, e com o intuito de obter os primeiros insights, precisamos explorá-los. E quando temos os dados explorados e explicados, podemos inferir padrões neles existentes. Dentro desse contexto as técnicas e práticas serão exploradas em Dataviz, disciplina voltada a apresentação dos dados. 

Tecnologias: Tableau e RapidMiner 

 

Formação em Ciência de Dados - Aplicação

A mineração de dados é um processo de negócios para explorar grandes quantidades de dados com foco no reconhecimento de regras e padrões. Iniciando por buscas usando a estatística como principal instrumento essa disciplina chega aos princípios de Machine Learning, conceituando distinções, estratégias e fundamentos, sempre com conotação prático-teórica. Tecnologias: Python com Spark, Sklearn, entre outros. Alteryx
Dentro de um contexto em que os dados são gerados e potencializados pelos dispositivos conectados, é preciso começar a avaliar, identificar padrões e tomar decisões que levem em consideração algoritmos preditivos. Nesse sentido a disciplina de Inteligência Artificial irá apresentar os principais conceitos de aprendizagem de máquina e todo o processo de descoberta de conhecimento a partir dos dados. Serão discutidos também os impactos no ambiente corporativo e na automação de decisões críticas, além da apresentação de casos reais de plataformas que materializam o uso de algoritmos pertinentes ao contexto de inteligência artificial. Tecnologias: uso de plataformas e linguagens de programação

*Ao término do curso, os alunos apresentarão presencialmente o trabalho de conclusão do curso (TCC) para uma banca de professores

Processo de seleção

Saiba como funciona cada etapa do processo de seleção
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Inscrição

Inscrição on-line e pagamento da taxa.
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Processo seletivo on-line

Composto de questionário sócio econômico, redação e currículo profissional.
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Matrícula

Os aprovados receberão no e-mail as orientações para a realização da matrícula online (**)

*O link do processo seletivo on-line será enviado por e-mail após o pagamento da taxa de inscrição.

**Não reservamos vaga para candidatos aprovados. Garanta sua vaga efetuando a matrícula, conforme disponibilidade de vagas para o curso.

Professores inspiradores

Aqui você aprende com os melhores profissionais do mercado.

Flavio Marques Azevedo
Coordenador do curso

Saiba tudo que só a pós-graduação da ESPM pode te oferecer

Entenda por que toda a experiência de estudar na ESPM faz dos nossos cursos muito mais que uma Pós-Graduação tradicional.

Seguro educacional

Estude com mais tranquilidade: a ESPM oferece um plano de seguro gratuito e garante a sua mensalidade em caso de imprevistos, para que eventuais dificuldades financeiras não comprometam o andamento dos seus estudos.

Aulas Internacionais

Aulas complementares com professores e estudantes das melhores universidades do mundo para fortalecer sua perspectiva global de negócios, além do networking internacional.

Leader in Class

As aulas da Pós ESPM contam com a participação dos maiores líderes do mercado, renomados em sua área de atuação, que são convidados para apresentar cases reais e contribuir com o seu aprendizado.

DNA ESPM

Todos os nossos cursos possuem conteúdos e disciplinas com alta carga de inovação e tecnologia, garantindo que você seja um profissional capaz de atuar de maneira criativa independente da sua área de atuação.

Orientação de carreira

Os estudantes da ESPM contam com um sistema de apoio e orientação de carreiras composto por psicólogos e especialistas.

EADA - Business School Barcelona

Espanha - Barcelona

Internacionalização

A ESPM reconhece a diferença que experiências internacionais fazem na formação de um profissional diferenciado, por isso possui convênio com diversas instituições ao redor do mundo. Você poderá cursar uma parte de seus estudos no exterior, dispondo de cursos de curta e longa duração.

Universidade de Coimbra

Portugal - Coimbra

Invista no seu futuro

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matrícula

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Condições especiais para matrículas antecipadas

Válido até o dia: 30/09/2021

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mensalidade

*Todas as datas estão sujeitas a modificações

Matrícula

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1x R$ 25.802,00

Matrícula

R$ 698,00

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11x R$ 2.268,87

+

1x R$ 2.279,77

Matrícula

R$ 698,00

+

17x R$ 1.556,32

+

1x R$ 1.584,40

Matrícula

R$ 698,00

+

23x R$ 1.200,64

+

1x R$ 1.246,82

Matrícula

R$ 698,00

+

29x R$ 988,89

+

1x R$ 1.018,59

Matrícula

R$ 698,00

+

35x R$ 846,13

+

1x R$ 931,83

20% DE DESCONTO

No valor integral do curso para alunos e ex-alunos da graduação e pós-graduação ESPM.

 

5% DE DESCONTO

No valor integral do curso para alunos e ex-alunos dos cursos de extensão da ESPM.

Linhas de Crédito Bradesco

A ESPM mantém parceria com o Banco Bradesco, o qual disponibiliza linha de crédito aos alunos de Master, MBA e Pós-graduação, tendo como objetivo oferecer outras opções de pagamentos para os cursos.

Contato Bradesco

Qualquer agência do Bradesco ou PAB, na ESPM (Rua Dr. Álvaro Alvim, 123 – Vila Mariana – São Paulo)

Tel.: (11) 5085-6652

E-mail: 0134.gerencia@bradesco.com.br

  • RG e CPF (originais)
  • Histórico original de curso superior
  • Diploma de curso superior reconhecido pelo MEC, com carga horária mínima de 1600 horas-aula. Na ausência do diploma, o estudante poderá entregar certificado, atestado ou declaração de conclusão de curso com a descrição da data de colação de grau, qual será aceito temporariamente, ficando sob a responsabilidade do estudante a entrega posterior do referido diploma (originais)

No caso de diplomas internacionais, é necessária a sua tradução juramentada, consularização pelo Brasil no país de origem e revalidação, de acordo com a Resolução nº.8, de 4/10/07, do Conselho Nacional de Educação (CNE), disponível em: http://portal.mec.gov.br

O curso poderá ser cancelado ou adiado por falta de quórum, com até 24 horas de antecedência da data prevista para seu início.

  • Na hipótese de cancelamento, serão devolvidos 100% do valor pago, por meio de depósito em conta bancária indicada pelo PARTICIPANTE endereçado ao e-mail processospossp@espm.br, em até 10 (dez) dias úteis após indicação dos dados bancários.
  • Na hipótese de adiamento, serão devolvidos, MEDIANTE REQUERIMENTO EXPRESSO do PARTICIPANTE endereçado ao e-mail processospossp@espm.br, 100% do valor pago, também por meio de depósito em conta bancária indicada por ele, em até 10 (dez) dias úteis após indicação dos dados bancários.

A ESPM não se responsabiliza por quaisquer outros valores que eventualmente tenham sido despendidos pelo participante, seja a que título for, tais como passagens aéreas ou rodoviárias, combustível, hospedagem, etc., em virtude do cancelamento ou adiamento do curso.

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Conheça algumas das pesquisas desenvolvidas pelos nossos mestrandos e doutorandos:

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