Modelagem de Dados para BI, Data Warehouse e Data Lake
Curta Duração: 30 horas
Introdução
A modelagem de dados aplicada a Business Intelligence representa um dos pilares estratégicos da transformação digital nas organizações. Em um cenário orientado por dados, compreender como estruturar informações para análise, consolidar dados históricos em Data Warehouses e arquitetar ambientes modernos baseados em Data Lakes e Lakehouses tornou-se uma competência essencial. Este curso aborda de forma integrada os fundamentos de BI, a modelagem multidimensional e as arquiteturas contemporâneas de dados, conectando teoria, boas práticas de mercado e aplicação prática. O participante será conduzido desde os conceitos clássicos de modelagem relacional e dimensional até os desafios atuais de governança, pipelines analíticos e ecossistemas distribuídos, preparando-se para atuar em projetos reais de inteligência analítica.
Objetivo
O objetivo do curso é capacitar profissionais na área de business intelligence (BI) apresentando a teoria e a prática em operações de bases de dados, modelagem de dados para BI, Data Warehouse e Data Lake.
Público-Alvo
O curso é destinado a profissionais de tecnologia da informação, analistas de dados, desenvolvedores, engenheiros de dados, consultores de BI e demais interessados que desejam aprofundar seus conhecimentos em modelagem de dados para ambientes analíticos. Também é recomendado para gestores e profissionais de áreas de negócio que participam de projetos de Business Intelligence e desejam compreender melhor a estrutura e a arquitetura que sustentam a análise de dados nas organizações.
Metodologia
A metodologia de ensino do curso é online síncrona. As aulas online são transmitidas ao vivo no horário determinado e a gravação, bem como os slides das aulas, ficam disponíveis através da plataforma de ensino (Google Classroom) para o aluno rever quando quiser. Professores e monitores estão acessíveis por meio de email, durante o período do curso, para ajudar a cada passo. Ao final, serão realizadas duas Oficinas nas quais os alunos participam de projetos reais com apoio dos professores.
As aulas serão realizadas ao vivo pela plataforma Zoom. As gravações estarão disponíveis para consulta no Ambiente de Aprendizagem Online por até dois meses após o encerramento do curso.
- Alunos, ex-alunos (concluintes), funcionários e professores da PUC-Rio, desconto de 10% no pagamento à vista ou 5% no pagamento parcelado nas matriculas realizadas através da central de relacionamento 0800 970 9556, (21) 97658-6094 (WhatsApp) ou presencialmente, em nossa unidade Gávea. Desconto não cumulativo.
- Cursos de parcela única ou cursos oferecidos pelo Departamento de Medicina e Instituto de Odontologia não contemplam nenhum tipo de desconto.
- Bolsas de Estudos: devido à natureza autofinanciada dos cursos oferecidos pela CCEC, não há viabilidade financeira para a concessão de bolsas de estudo.
- Vagas limitadas.
- A realização do curso está sujeita à quantidade mínima de matrículas.
Matrícula
O aluno cujo curso for custeado por uma empresa deverá, depois de efetuar a matrícula, preencher a carta de compromisso da empresa ou a carta de empenho e enviá-la através do “Aluno on line”, no prazo de 24 horas.
Posteriormente, enviaremos, à empresa, a nota fiscal com boleto bancário.
Para empresa que optar em pagamento parcelado, o vencimento da primeira parcela será imediato, em no máximo 15 dias após o início do curso. A segunda parcela o vencimento será para 30 dias após o início do curso e as demais parcelas, caso existam, os vencimentos serão subsequentes.
O aluno receberá um e-mail automático de confirmação de matrícula, contendo as instruções para uso do “Aluno on line”.
![Marco Aurelio Cavalcanti Pacheco](javascript:preencher_modal('<img src="\\imagens\\pessoa\\0000\\00000695.jpg" class="img-docente" loading="lazy" /><br>', 'Marco Aurelio Cavalcanti Pacheco', '<p class="MsoNormal">Marco Aurélio Cavalcanti Pacheco é Engenheiro Eletrônico e
Mestre em Engenharia Elétrica pela PUC-Rio e PhD em Computer Science pelo University
College of London (1991). Desde 1977, é professor da Pontifícia Universidade
Católica do Rio de Janeiro e, desde 1992, é diretor do Laboratório de
Inteligência Computacional Aplicada, ICA. <o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal">Suas áreas de interesse de pesquisa incluem: Inteligência Artificial,
Métodos de Apoio à Decisão e Nanotecnologia. Propôs a Área de Concentração em
Nanotecnologia, criada em 2007 no Programa de Pós-Graduação do Departamento de
Engenharia Elétrica da PUC-Rio e, junto com pesquisadores do CTC da PUC-Rio,
liderou a criação do primeiro programa de Engenharia em Nanotecnologia da
América Latina. Em 2007, criou a
primeira pós-graduação lato sensu em Inteligência Artificial no Brasil,
Business Intelligence Master.<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal">Suas áreas de interesse de pesquisa incluem: Inteligência
Artificial e Nanotecnologia. Já orientou 60 dissertações de Mestrado e 29 teses
de Doutorado, coordenou mais de 50 projetos de P&D nas áreas de óleo e gás
e energia elétrica e publicou 61 artigos em periódicos internacionais e mais de
300 artigos em conferências. Já ganhou cinco Prêmios Petrobras de Tecnologia e
um Prêmio Santander Universidades - Ciência e Inovação<o:p></o:p></p>', '');){kind=link}