Sobre o Curso

Curso Superior de Tecnologia em Big Data e Inteligência Analítica do IESB visa formar um profissional com formação técnica em Matemática, Estatística, Computação e Inteligência Analítica, além da habilidade para lidar com situações problemas e necessidades de negócios do mercado de trabalho.

Este profissional estará habilitado para atuar com proficiência na solução de problemas complexos que envolvam o desenvolvimento e a aplicação de métodos e modelos em processos de inteligência analítica, com grande utilização de ferramentas de softwares, para coleta, armazenamento, qualidade, visualização e análise de dados e aplicação de técnicas para geração de inteligência analítica nas organizações, para a tomada de decisão e melhoria de processos de trabalho, onde são necessários o uso da inteligência para descoberta de conhecimentos oriundo da análise dos dados.

Além disso, o egresso terá embasamento para dar continuidade aos seus estudos em ambientes profissionais, buscando a ampliação de suas competências e habilidades em Big Data e Inteligência Analítica, que lhe permita atuar com excelência em sua organização, seja ela pública ou privada.

Atuação Profissional

O Tecnólogo em Big Data e Inteligência Analítica, profissional relativamente novo, refere-se a um grupo bem estabelecido de profissionais que se envolvem na geração de bancos de dados e Big Data, exploração de dados e visualização, análise estatística, mineração de dados, no aprendizado de máquina e na modelagem preditiva, desenvolvendo a Inteligência Analítica nas organizações. São eles os profissionais do Big Data.

O Tecnólogo em Big Data e Inteligência Analítica também desenvolve novos algoritmos e aplicações e analisam dados, geralmente big data, usando técnicas avançadas de análise, como aprendizagem de máquinas (machine learning), processamento de linguagem natural e aprendizagem profunda de máquina (deep leraning). Por exemplo, um Tecnólogo em Big Data e Inteligência Analítica pode criar um aplicativo para analisar grandes quantidades de tipos de dados diferentes para entender e identificar indícios de fraudes em diversos segmentos de negócios, na análise do comportamento das pessoas em redes sociais, nas previsões de contágio, mortes e recuperações da saúde em pandemias, na previsão eleitoral, entre tantos outros exemplos. Eles podem construir sistemas de recomendação ou sistemas de reconhecimento de imagem para otimizar operações.

Matriz Curricular

Big Data e Inteligência Analítica
DISCIPLINA PREVISÃO ORDEM NO MÓDULO ANO
Linguagem de Programação e Estrutura de Dados Fevereiro - Abril 1 1
Robótica, Automação e Internet das Coisas (IoT) Fevereiro - Abril 2
Banco de Dados e Tecnologias de Big Data Maio - Julho 1
Projeto Integrador I Maio - Julho 1
Ética no uso de Dados e Informações Maio - Julho 2
Análise Exploratória e Visualização de Dados Julho - Setembro 1
Introdução a Arquitetura de Computadores Julho - Setembro 2
Fundamentos de Matemática Outubro - Dezembro 1
Fundamentos de Lógica Outubro - Dezembro 2
Amostragem e Análise Multivariada Fevereiro - Abril 1 2
Introdução a Inteligência Analítica Fevereiro - Abril 1
Modelos Lineares Maio - Julho 2
Sistema de Computação para Big Data Maio - Julho 1
Cálculo e Álgebra Linear Julho - Setembro 2
Linguagens de Programação Julho - Setembro 1
Probabilidade e Estatística Outubro - Dezembro 2
Modelagem e Inferência Estatística Outubro - Dezembro 1
Data Mining e Machine Learning I Fevereiro - Abril/Julho - Setembro 1 3
Data Mining e Machine Learning II Fevereiro - Abril/Julho - Setembro 2
Gestão de Projetos Maio - Julho/Outubro - Dezembro 1
Projeto Integrador II em Big Data e Inteligência Analítica Maio - Julho/Outubro - Dezembro 2
Empreendedorismo e Statups Maio - Julho/Outubro - Dezembro 2
Cada disciplina tem carga horária de 100 horas.
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Matriz Curricular
Big Data e Inteligência Analítica
DISCIPLINA PREVISÃO ORDEM NO MÓDULO ANO
Linguagem de Programação e Estrutura de Dados Fevereiro - Abril 1 1
Robótica, Automação e Internet das Coisas (IoT) Fevereiro - Abril 2
Banco de Dados e Tecnologias de Big Data Maio - Julho 1
Projeto Integrador I Maio - Julho 1
Ética no uso de Dados e Informações Maio - Julho 2
Análise Exploratória e Visualização de Dados Julho - Setembro 1
Introdução a Arquitetura de Computadores Julho - Setembro 2
Fundamentos de Matemática Outubro - Dezembro 1
Fundamentos de Lógica Outubro - Dezembro 2
Amostragem e Análise Multivariada Fevereiro - Abril 1 2
Introdução a Inteligência Analítica Fevereiro - Abril 1
Modelos Lineares Maio - Julho 2
Sistema de Computação para Big Data Maio - Julho 1
Cálculo e Álgebra Linear Julho - Setembro 2
Linguagens de Programação Julho - Setembro 1
Probabilidade e Estatística Outubro - Dezembro 2
Modelagem e Inferência Estatística Outubro - Dezembro 1
Data Mining e Machine Learning I Fevereiro - Abril/Julho - Setembro 1 3
Data Mining e Machine Learning II Fevereiro - Abril/Julho - Setembro 2
Gestão de Projetos Maio - Julho/Outubro - Dezembro 1
Projeto Integrador II em Big Data e Inteligência Analítica Maio - Julho/Outubro - Dezembro 2
Empreendedorismo e Statups Maio - Julho/Outubro - Dezembro 2