Você aplicará soluções em nuvem no processamento e armazenamento de grandes volumes de dados com este Programa avançado 100% online” 

O crescimento exponencial dos dados e a adoção de soluções Cloud transformaram completamente o ambiente empresarial e tecnológico. As organizações dependem cada vez mais da análise de dados para otimizar seus processos, melhorar a experiência do cliente e tomar decisões estratégicas com base em informações precisas. Ao mesmo tempo, a computação na Cloud permite escalar recursos de maneira flexível, garantindo eficiência e segurança. Nesse contexto, contar com conhecimentos avançados em Ciência de Dados e Soluções Cloud tornou-se um fator fundamental para a competitividade em diversos setores. 

Este programa da TECH oferece uma especialização integral em duas áreas essenciais para a transformação digital. Através de uma abordagem prática, o programa aprofundará a análise, o processamento e a visualização de dados, bem como a gestão de infraestruturas Cloud. Desta forma, os alunos adquirirão competências avançadas para projetar, implementar e escalar soluções tecnológicas baseadas em Ciência de Dados e ambientes Cloud. Além disso, os profissionais estarão capacitados para enfrentar desafios reais em projetos de transformação digital, otimizar processos por meio da análise inteligente de dados e implantar arquiteturas eficientes na nuvem , seguras e alinhadas com as necessidades da indústria atual. 

Além dos amplos benefícios profissionais, este programa é ministrado em formato totalmente online, o que garante máxima flexibilidade e acessibilidade. Esta modalidade permite conciliar a aprendizagem com outras responsabilidades, eliminando barreiras geográficas e oferecendo acesso a materiais atualizados a qualquer momento. Por meio de recursos interativos e uma plataforma intuitiva, é facilitado um aprendizado dinâmico e adaptado às necessidades do setor. 

Você administrará grandes volumes de informação, utilizando arquiteturas Cloud escaláveis e seguras, e otimizando a eficiência operacional em qualquer ambiente digital” 

Este Programa avançado de Ciência de Dados e Soluções Cloud conta com o conteúdo mais completo e atualizado do mercado. Suas principais características são:

• O desenvolvimento de casos práticos apresentados por especialistas em Software  
• O conteúdo gráfico, esquemático e eminentemente prático do programa de estudos contém informações sobre as disciplinas que são essenciais para a prática profissional 
• Exercícios práticos em que o processo de autoavaliação pode ser usado para melhorar a aprendizagem 
• Sua ênfase especial em metodologias inovadoras em Ciência de Dados e Soluções Cloud 
• Lições teóricas, perguntas aos especialistas, fóruns de discussão sobre assuntos controversos e trabalhos de reflexão individuais 
• Disponibilidade de acesso a todo o conteúdo a partir de qualquer dispositivo, seja fixo ou móvel, com conexão à Internet 

Conheça os modelos avançados de armazenamento e análise de dados em ambientes Cloud, permitindo otimizar o desempenho e a segurança dos sistemas informáticos” 

Inclui em seu corpo docente profissionais da área de Software que trazem para este programa a experiência de seu trabalho, além de especialistas reconhecidos de empresas de referência e universidades de prestígio. 

O conteúdo multimídia desenvolvido com a mais recente tecnologia educacional, oferece ao profissional uma aprendizagem situada e contextual, ou seja, um ambiente simulado que proporcionará um estudo imersivo e programado para capacitar em situações reais. 

Este programa se fundamenta na Aprendizagem Baseada em Problemas, através da qual o aluno deverá resolver as diferentes situações de prática profissional que surgirem ao longo do programa. Para isso, o profissional contará com a ajuda de um inovador sistema de vídeo interativo, realizado por especialistas reconhecidos nesta área. 

Explore as principais plataformas de computação na nuvem, adquirindo conhecimentos práticos sobre armazenamento de soluções inovadoras"

Graças ao método Relearning da TECH, você conseguirá consolidar os conceitos-chave oferecidos por este curso"

Em um mundo impulsionado por dados e tecnologia, a integração da Ciência de Dados e Soluções Cloud tornou-se um pilar fundamental para a inovação e a eficiência empresarial. Este plano de estudos oferece uma abordagem integral, abordando desde a análise avançada até a otimização de infraestruturas na Cloud. Com um design orientado para as exigências do mercado, a TECH permite desenvolver competências essenciais para a tomada de decisões estratégicas e a transformação digital. Assim, o programa fornece as ferramentas necessárias para enfrentar os desafios tecnológicos e aproveitar ao máximo o potencial dos dados. 

Integra técnicas de Machine Learning em soluções baseadas em dados, conseguindo automatizar processos e gerar previsões com muita precisão” 

Módulo 1. Metodologias Ágeis Avançadas para Sêniores  

1.1. Metodologias Ágeis 

1.1.1. Princípios do manifesto ágil 
1.1.2. Comparação entre Scrum, Kanban e SAFe 
1.1.3. Casos de sucesso na aplicação de metodologias ágeis 

1.2. Scrum avançado como metodologia ágil  

1.2.1. Funções e responsabilidades detalhadas 
1.2.2. Gestão avançada do product backlog 
1.2.3. Métricas e acompanhamento de projetos em Scrum  

1.3. Kanban para equipes de desenvolvimento 

1.3.1. Princípios do fluxo contínuo 
1.3.2. Gestão de limites WIP (Work In Progress) 
1.3.3. Otimização do fluxo de trabalho com Kanban 

1.4. Escalonamento ágil 

1.4.1. SAFe (Scaled Agile Framework)  
1.4.2. Implementação do LESS (Large-Scale Scrum)  
1.4.3. Coordenação entre múltiplas equipes ágeis  

1.5. Agile coaching e liderança 

1.5.1. Habilidades essenciais de um agile coach 
1.5.2. Facilitação de retrospectivas eficazes 
1.5.3. Resolução de conflitos em equipes ágeis 

1.6. Gestão de riscos em projetos ágeis 

1.6.1. Identificação e análise de riscos 
1.6.2. Estratégias para mitigação de riscos 
1.6.3. Rápida adaptação a mudanças inesperadas  

1.7. Ferramentas ágeis para equipes remotas 

1.7.1. Uso do Jira e do Trello para gestão ágil 
1.7.2. Comunicação eficaz com o Slack e o Microsoft Teams 
1.7.3. Técnicas para colaboração em ambientes distribuídos  

1.8. Métricas em projetos ágeis 

1.8.1. Burnup e burndown charts  
1.8.2. Medição da velocidade do equipamento 
1.8.3. Indicadores-chave para a melhoria contínua  

1.9. Casos de estudo em metodologias ágeis 

1.9.1. Análise da implementação em empresas reais 
1.9.2. Lições aprendidas com projetos bem-sucedidos 
1.9.3. Falhas comuns e como evitá-las  

1.10. Projeto prático em equipes ágeis 

1.10.1. Planejamento de um projeto com Scrum e Kanban  
1.10.2. Implementação e monitorização do projeto 
1.10.3. Apresentação dos resultados e retrospectiva 

Módulo 2. Ciência de Dados e Machine Learning para Sêniores  

2.1. Ciência de Dados 

2.1.1. Aplicações práticas na gestão de dados e otimização de processos informáticos  
2.1.2. Principais ferramentas para análise e processamento de dados: Pandas, NumPy 
2.1.3. Processamento inicial de dados 

2.2. Visualização de dados para análise e apresentação eficaz de informações  

2.2.1. Criação de gráficos básicos com Matplotlib 
2.2.2. Visualizações avançadas com Seaborn 
2.2.3. Personalização e design de gráficos interativos 

2.3. Estatísticas descritivas em Ciência de Dados  

2.3.1. Medidas de tendência central 
2.3.2. Medidas de dispersão e distribuição 
2.3.3. Análise de correlação 

2.4. Limpeza e transformação de dados 

2.4.1. Gestão de valores nulos e duplicados 
2.4.2. Transformações matemáticas e categorização 
2.4.3. Uso de pipelines para limpeza automatizada 

2.5. Machine Learning supervisionado  

2.5.1. Modelos de regressão linear e logística  
2.5.2. Modelos de classificação: KNN, árvores de decisão 
2.5.3. Avaliação de modelos com métricas de desempenho 

2.6. Machine Learning não supervisionado  

2.6.1. Clustering com K-means e DBSCAN  
2.6.2. Redução da dimensionalidade com PCA 
2.6.3. Análise de grupos e padrões em dados 

2.7. Redes Neurais  

2.7.1. Tipos de redes neuronais e sua arquitetura  
2.7.2. Implementação com Keras e TensorFlow  
2.7.3. Exemplos práticos de previsão 

2.8. Processamento de dados em tempo real  

2.8.1. Integração com Apache Kafka 
2.8.2. Streaming de dados com Spark 
2.8.3. Casos práticos de processamento em tempo real 

2.9. Implementação de projetos de ciência de dados 

2.9.1. Projeto de projetos end-to-end 
2.9.2. Integração de modelos em aplicações  
2.9.3. Testes e implantação na produção 

2.10. Ética e responsabilidade no uso de dados 

2.10.1. Considerações éticas no machine learning  
2.10.2. Vieses em dados e modelos 
2.10.3. Normas e conformidade legal 

Módulo 3. Computação na Nuvem para Sêniores  

3.1. Computação na nuvem 

3.1.1. Cloud Computing 
3.1.2. Modelo de serviços: IaaS, PaaS, SaaS 
3.1.3. Benefícios e desafios da adoção da nuvem 

3.2. Provedores de serviços na nuvem 

3.2.1. Principais plataformas: AWS, Azure, Google Cloud 
3.2.2. Comparação de características e preços 
3.2.3. Casos de uso específicos para cada proveedor 

3.3. Configuração dos serviços na nuvem 

3.3.1. Criação de máquinas virtuais  
3.3.2. Armazenamento na nuvem: tipos e configuração 
3.3.3. Redes virtuais e gestão de acesso 

3.4. Implantação de aplicativos na nuvem 

3.4.1. Métodos de implantação: manual e automatizado 
3.4.2. Uso de ferramentas como Elastic Beanstalk e App Engine 
3.4.3. Exemplo prático de implantação 

3.5. Contêineres na nuvem 

3.5.1. Uso de serviços como ECS, GKE e AKS 
3.5.2. Integração com Docker e Kubernetes 
3.5.3. Escalabilidade de aplicações com contêineres 

3.6. Gestão de bases de dados na nuvem 

3.6.1. Serviços gerenciados: RDS, Firestore, Cosmos DB 
3.6.2. Configuração e otimização de bancos de dados 
3.6.3. Backups e recuperação em caso de desastres 

3.7. Segurança na nuvem 

3.7.1. Políticas de segurança e controle de acesso 
3.7.2. Criptografia de dados em trânsito e em repouso 
3.7.3. Auditorias e conformidade normativa 

3.8. Automatização na nuvem 

3.8.1. Infrastructure as code (IaC) 
3.8.2. Uso do Terraform e CloudFormation 
3.8.3. Criação de pipelines de automação 

3.9.  Monitoramento e otimização 

3.9.1. Uso de ferramentas como CloudWatch, Stackdriver e Azure Monitor 
3.9.2. Otimização dos custos na nuvem 
3.9.3. Alertas e métricas importantes para aplicações 

3.10. Tendências em computação na nuvem 

3.10.1. Nuvem híbrida e multinuvem: características e benefícios 
3.10.2. Serverless computing: conceitos e casos de uso 
3.10.3 O futuro da computação na nuvem: Inteligência artificial e automação 

Você desenvolverá projetos de análise preditiva, utilizando infraestruturas na nuvem”