Armazenamento, Recuperação e Processamento de Dados

Analise sistemas distribuídos com uso massivo de dados, detalhando suas características e aprofundando-se nos fundamentos, e torne-se um especialista na área’’

Por que estudar na TECH?

A TECH é a maior escola de negócios 100% online do mundo. Trata-se de uma Escola de Negócios de elite, um modelo com os mais altos padrões acadêmicos. Um centro internacional de alto desempenho e de capacitação intensiva das habilidades de gestão.     

A TECH é uma universidade na vanguarda da tecnologia, que coloca todos os seus recursos à disposição do aluno para ajudá-lo a alcançar o sucesso empresarial"

Na TECH Universidade Tecnologica

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 alto reconhecimento internacional que proporcionará aos alunos o conhecimento necessário para se desenvolverem em um mundo dinâmico, onde a inovação deve ser a principal aposta de todo empresário.

“Caso de Sucesso Microsoft Europa” por incorporar aos cursos um inovador sistema multivídeo interativo.  

Máxima exigência

O critério de admissão da TECH não é econômico. Você não precisa fazer um grande investimento para estudar nesta universidade. No entanto, para obter um certificado na TECH, os limites de inteligência e capacidade do aluno serão testados. O padrão acadêmico desta instituição é muito alto...

95% dos alunos da TECH finalizam seus estudos com sucesso.

Networking

Profissionais de todo o mundo realizam cursos na TECH, de forma que os alunos poderão criar uma grande rede de contatos que será útil para o seu futuro.  

+100.000 gestores capacitados a cada ano, +200 nacionalidades diferentes.

Empowerment

O aluno irá crescer de mãos dadas com as melhores empresas e com os profissionais mais prestigiados e influentes. A TECH desenvolveu parcerias estratégicas e uma valiosa rede de contatos com os principais agentes econômicos dos 7 continentes.  

+500 acordos de colaboração com as melhores empresas.

Talento

Este curso é uma proposta única para trazer à tona o talento do aluno no mundo dos negócios. Uma oportunidade para expor suas inquietações e sua visão de negócio. 

A TECH ajuda o aluno a mostrar ao mundo o seu talento ao concluir este programa. 

Contexto Multicultural

Ao estudar na TECH, o aluno irá vivenciar uma experiência única. Estudará em um contexto multicultural. Em um curso com visão global, através do qual será possível aprender sobre a forma de trabalhar em diferentes lugares do mundo, reunindo as últimas informações que melhor se adequam à sua ideia de negócio. 

A TECH conta com alunos de mais de 200 nacionalidades.  

Aprenda com os melhores

A equipe de professores da TECH explica em sala de aula o que os levou ao sucesso em suas empresas, trabalhando a partir de um contexto real, vivo e dinâmico. Os professores se envolvem ao máximo para oferecer uma especialização de qualidade que permita ao aluno progredir na sua carreira e se destacar no mundo empresarial. 

Professores de 20 nacionalidades diferentes. 

A TECH busca a excelência e, para isso, possui uma série de características que a tornam uma universidade única:   

Análise

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

Excelência acadêmica

A TECH oferece aos alunos a melhor metodologia de aprendizagem online. A universidade combina o método Relearning (a metodologia de aprendizagem de pós-graduação mais bem avaliada internacionalmente) com o Estudo de Caso. Tradição e vanguarda em um difícil equilíbrio, e no contexto do itinerário acadêmico mais exigente.     

Economia de escala

A TECH é a maior universidade online do mundo. Tem um portfólio com mais de 10 mil cursos de pós-graduação universitários. E na nova economia, volume + tecnologia = preço disruptivo. Desta forma, é possível garantir que os estudos não sejam tão caros quanto em outra universidade.   

Na TECH você terá acesso aos estudos de casos mais rigorosos e atuais do mundo acadêmico" 

Somente com uma educação de qualidade é possível alcançar o desenvolvimento profissional. Por esta razão, a TECH tem um dos programas mais atualizados e completos do mercado, apoiado por um grupo de professores altamente qualificados e capacitados para oferecer segurança e a garantia de que o aluno conhecerá em primeira mão todas as habilidades necessárias para lidar com várias tarefas essenciais em análise de dados e o uso de ferramentas adequadas para garantir o crescimento e a lucratividade do negócio. Dessa forma, os alunos poderão passar 6 meses aprendendo de uma forma única e estimulante.

Gerencie processos de negócios em toda a empresa e crie relacionamentos com os clientes, usando sistemas que aumentam a lucratividade de uma empresa’’

É importante para qualquer empresa contar com profissionais capazes de realizar tarefas de Armazenamento, Recuperação e Processamento de Dados. Esta capacitação só pode ser alcançada com uma educação superior de alta qualidade. Por esse motivo, a TECH oferece a seus alunos esse programa, graças ao qual eles poderão realizar várias tarefas essenciais na análise de dados e resumir informações, apresentando estatísticas e gráficos que sintetizam as informações de maneira adequada.

Por outro lado, encontrar as ferramentas certas, de acordo com as necessidades de cada empresa, não é uma tarefa fácil. Portanto, este programa ensinará os alunos a analisar dois sistemas que, juntos ou separados, podem ajudar a melhorar a produtividade da empresa. O ERP gerencia os processos de negócios em toda a empresa, enquanto o CRM ajuda a gerenciar os relacionamentos com os clientes. Ambos os sistemas são implementados para aumentar a lucratividade, mas é fundamental organizar todas as informações relevantes de todos os departamentos e usá-las da maneira correta para facilitar a comunicação entre as áreas e as equipes e melhorar a tomada de decisões.

Ao final do programa, o aluno entenderá o termo "big data" ou "megadados", analisando os sistemas de distribuição do uso massivo de dados, detalhando suas características e aprofundando os fundamentos. De tal forma que, conhecendo as diferentes opções, bem como as vantagens e desvantagens das partes fundamentais dos sistemas de Big Data, poderá escolher as melhores opções em projetos futuros.

Concluindo, o plano de estudos foi elaborado com o aluno em mente, concentrando-se em seu futuro para alcançar a excelência em uma equipe de negócios. Ao entender as necessidades dos alunos e das empresas, é possível apresentar um conteúdo valioso, baseado nas últimas tendências tecnológicas e apoiado por uma excelente equipe de professores. Dessa forma, fornece as competências necessárias para resolver situações críticas de forma criativa e eficiente.

Este Programa avançado se desenvolve durante 6 meses e é dividido em 3 módulos:

Módulo 1. Manipulação e análise de dados usando Python e R
Módulo 2. Sistemas de Informações Empresariais - ERP e CR
Módulo 3. Sistemas de Big Data e ecossistema Hadoop para sua exploração

Onde, quando e como é ensinado?

A TECH oferece a possibilidade de desenvolver este Programa avançado de Armazenamento, Recuperação e Processamento de Dados totalmente online. Durante os 6 meses de capacitação o aluno terá acesso a todo o conteúdo do curso a qualquer momento, o que lhe permitirá autogerenciar seu tempo de estudo.

Módulo 1. Manipulação e análise de dados usando Python e R

1.1. Python e R

1.1.1. História e características das linguagens
1.1.2. Instalando o Python
1.1.3. Instalação de R
1.1.4. Outras ferramentas

1.2. Tipos de dados em Python

1.2.1. Tipos básicos
1.2.2. Tipos complexos
1.2.3. Operações de dados
1.2.4. Estruturas de controle
1.2.5. Operações com arquivos

1.3. Tipos de dados em R

1.3.1. Tipos básicos
1.3.2. Tipos complexos
1.3.3. Operações de dados
1.3.4. Estruturas de controle
1.3.5. Operações com arquivos

1.4. Extração e visualização de informações com Python

1.4.1. Principais resumos estatísticos
1.4.2. Análise univariada
1.4.3. Análise multivariada

1.5. Extração de informações e visualização com R

1.5.1. Principais resumos estatísticos
1.5.2. Análise univariada
1.5.3. Análise multivariada

1.6. Responsabilidade social corporativa em projetos de IT

1.6.1. Detecção e análise de outliers
1.6.2. Subamostragem e reamostragem
1.6.3. Redução da dimensionalidade

1.7. Pré-processamento em R

1.7.1. Detecção e análise de outliers
1.7.2. Subamostragem e reamostragem
1.7.3. Redução da dimensionalidade

1.8. Modelagem em Python

1.8.1. Divisão do conjunto de dados
1.8.2. Modelagem básica e principais bibliotecas
1.8.3. Previsão e avaliação de métricas

1.9. Modelagem em R

1.9.1. Divisão em conjuntos de dados
1.9.2. Modelagem básica e principais bibliotecas
1.9.3. Previsão e avaliação de métricas

1.10. Comparação de linguagens

1.10.1. Pontos fortes e fracos
1.10.2. Boas práticas
1.10.3. Conclusão e livrarias de interesse

Módulo 2. Sistemas de Informações Empresariais - ERP e CRM

2.1. ERP e CRM

2.1.1. ERP e CRM
2.1.2. CRM
2.1.3. Diferenças entre ERP, CRM e ponto de venda
2.1.4. ERP e CRM como impulsionadores do sucesso empresarial

2.2. ERP

2.2.1. Benefícios para nossa empresa
2.2.2. Implementação do ERP
2.2.3. Últimos desenvolvimentos de ERP

2.3. ERP como otimizador de recursos

2.3.1. Módulos em um sistema ERP
2.3.2. Informações extraídas do ERP
2.3.3. Arquitetura
2.3.4. Vantagens e Desvantagens
2.3.5. Tipos de sistemas ERP

2.4. Sistemas ERP

2.4.1. Ferramentas atuais no mercado
2.4.2. O ERP perfeito para nossa empresa
2.4.3. Implementação e estágios

2.5. CRM: Fidelização do cliente

2.5.1. Situação atual do meio ambiente
2.5.2. Vender ou Fidelizar
2.5.3. Rentabilidade da fidelidade do cliente
2.5.4. Marketing de clientes
2.5.5. Tipos de programas
2.5.6. Fatores de sucesso
2.5.7. A e-fidelidade Estratégias multicanal

2.6. CRM: criação e gestão de um sistema de informação

2.6.1. Benefícios de investir em um sistema de informações
2.6.2. Desenvolvimento do sistema de informações comerciais
2.6.3. Estratégias de investimento em sistemas de informação

2.7. CRM: Ações de comunicação com cliente

2.7.1. Comunicação
2.7.2. A escuta

2.8. CRM: Detectar e recuperar clientes insatisfeitos

2.8.1. O perigo de não perguntar
2.8.2. Vantagens da detecção de erros
2.8.3. Como corrigir e retificar erros
2.8.4. Como reconquistar o cliente e projetar processos

2.9. CRM: Organização de eventos e programas especiais

2.9.1. Objetivos
2.9.2. Concepção dos eventos
2.9.3. Realização de um evento
2.9.4. Avaliação de resultados

2.10. Implementação de um programa de marketing de relacionamento

2.10.1. Erros mais frequentes de implementação
2.10.2. Metodologia da proposta de implementação
2.10.3. Segmentação
2.10.4. Benchmarking
2.10.5. Processos
2.10.6. Formação
2.10.7. Sistemas
2.10.8. Design das ações de fidelização
2.10.9. Ferramentas  CRM

Módulo 3. Sistemas de Big Data e ecossistema Hadoop para exploração

3.1. Sistemas de dados massivos

3.1.1. Escalabilidade
3.1.2. Confiabilidade
3.1.3. Capacidade de manutenção

3.2. Representações de dados

3.2.1. Evolução dos modelos de dados
3.2.2. Comparação do modelo relacional com o modelo de documento
3.2.3. Modelo de grafos

3.3. Motores de armazenamento e recuperação de dados

3.3.1. Armazenamento em arquivo com estrutura de registro
3.3.2. Armazenamento em tabelas de cadeias ordenadas
3.3.3. Árvores B

3.4. Modelos de fluxo de dados e formatos de codificação

3.4.1. Fluxo de dados em serviços REST
3.4.2. Fluxo de dados na transmissão de mensagens
3.4.3. Diferentes formatos de envio de mensagens

3.5. Replicação

3.5.1. Teorema CAP
3.5.2. Modelos de consistência
3.5.3. Diferentes modelos de líderes e seguidores

3.6. Transações distribuídas

3.6.1. Operações atômicas
3.6.2. Transações distribuídas para bancos de dados particionados
3.6.3. Serialização

3.7. Particionamento

3.7.1. Tipos de particionado
3.7.2. Índices em particiones
3.7.3. Reequilíbrio do particionamento

3.8. Análise de Big Data: Hadoop

3.8.1. Tipos de particionado
3.8.2. Índices em particiones
3.8.3. Reequilíbrio do particionamento

3.9. Ferramentas de análise de Big Data no Hadoop

3.9.1. Tipos de particionado
3.9.2. Índices em particiones
3.9.3. Reequilíbrio do particionamento

3.10. Big Data e machine learning: Spark

3.10.1. Limitações do modelo Hadoop
3.10.2. Arquitetura e fluxo de dados
3.10.3. Processamento de dados no Spark: operações com RDDs
3.10.4. Machine learning com Spark e Mahouts

Está apenas a um clique de realizar uma imersão académica de primeira categoria”