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Atividade
| 138103 - Inovação e Negócio em Engenharia de Dados |
| Período da turma: | 26/02/2026 a 09/04/2026
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| Descrição: | Objetivo:
Apresentar e discutir os principais Casos de Uso e oportunidade de negócios na implementação de projetos de Engenharia de Dados em diferentes indústrias, considerando o ferramental tecnológico existente de infra-estrutura, BigData, Machine Learning, AI, Cloud Computing, entre outros. Apresentar os fundamentos tecnológicos dos Casos de Uso, o retorno sobre Investimentos projetados e os principais benefícios a serem alcançados. Discutir big data para o ambiente corporativo: desde a coleta, análise, vantagens e novos negócios, custo e monetização. Conteúdo programático: Introdução aos Negócios na Engenharia de Dados e BigData, Discutir sobre as Oportunidades de Implementação de Projetos de Engenharia de Dados e BigData, Drivers de Mercado para a implementação de projetos de Engenharia de Dados. A jornada da Inteligência sobre os Dados. Calculando o ROI (Retorno sobre o Investimento) e PayBack sobre projetos de Engenharia de Dados. Apresentação de Projetos de Conclusão da Disciplina. Apresentar as necessidades de negócios dos projetos, fontes de dados: aquisição e coleta, dados estruturados e não-estruturados, internet das coisas, CASE, ciência dos dados, papel do cientista de dados. Bibliografia: 1. Mayer-Schonberger, M. and Cukier, K. (2013). Big Data. Editora Campos. ISBN-10: 8535270906 | ISBN-13: 978-8535270907. 2. Taurion, C. (2013). Big Data.ed. Brasport. ISBN: 9788574526089. 3. Davenport, T. H. (2014). Big Data no Trabalho. ed. Campos. ISBN-10: 8535279148, ISBN-13: 978-8535279146. 4. Unhelkar, Bhuvan. Big Data Stretegies for Agile Business. ed. Auerback, 2018.ISBN 9780367657710. 5. Steele, Julie. Understanding the Chief Data Officer. ed. O´Reilly. 2017. ISBN: 9781491974643. 6. Schmarzo, Bill. Big Data MBA: Driving Business Strategies with Data Science. ed. John Wiley&Sons, 2017. ISBN: 978-1-119-18111-8 7. Simon, Phil. Too BIG to IGNORE: The Business Case for Big Data. ed. John Wiley & Sons, 2015. 8. EMMANUEL, ISITOR; STANIER, DRCLARE. Defining Big Data. BDAW'16, ACM. 2016. 9. MARQUEZONE, ROSANGELA. Big Data. Técnicas e tecnologias para a extração de valor dos dados. Casa do Código. São Paulo, 2016. 10. Artigos científicos indicados no decorrer da disciplina. |
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| Carga Horária: |
21 horas |
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| Tipo: | Obrigatória | ||||
| Vagas oferecidas: | 55 | ||||
| Ministrantes: |
Jonas Santiago de Oliveira |
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