Fundamentos de Big Data e Ciência de Dados

Neste curso, os alunos compreenderão os pilares do Big Data, incluindo volume, velocidade, variedade, veracidade e valor, além de tipos de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. Serão abordadas arquiteturas de armazenamento, como Data Lakes e Data Warehouses, e tecnologias de processamento distribuído e em memória, como Hadoop e Spark, complementadas pelo uso da Computação em Nuvem para escalabilidade e eficiência.

O módulo explora também o papel da Ciência de Dados, detalhando o fluxo analítico desde definição de objetivos, coleta, armazenamento e limpeza de dados até visualização, destacando o uso de Machine Learning (supervisionado, não supervisionado, por reforço e Deep Learning) para extrair padrões e gerar previsões estratégicas. A comunicação de resultados é enfatizada por meio de Data Storytelling, dashboards interativos e gráficos claros, tornando a análise acessível e acionável para a tomada de decisões.

Por fim, os alunos estudarão aplicações práticas em empresas como Amazon, Netflix e Uber, além de setores como saúde, finanças e agricultura, abordando ética, privacidade, combate a vieses algorítmicos e conformidade com LGPD e GDPR. O módulo reforça que dados se tornam valor real apenas quando analisados, interpretados e comunicados de forma responsável, com atenção à inovação e às tendências emergentes, como IA generativa e AutoML.