Pós-graduação Especialização em Administração de Banco de Dados - EAD | Uniube
Imagem Ilustrativa - Cursos de Pós EAD
Modalidade:
EAD
Carga Horária:
360 Horas-aula
Grau:
Especialização
Área:
Tecnologia
Responsável:
Roberto Silva Araujo Assis
Email:
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Especialização em Administração de Banco de Dados

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BENEFÍCIOS

Benefícios pós-graduação

O que é o curso de Especialização em Administração de Banco de Dados ?

O curso de Especialização em Administração de Banco de Dados qualifica o profissional da área de tecnologia na criação, instalação, monitoramento, reparos e análise de estruturas de um banco de dados. O objetivo desse curso é fornecer o conhecimento para o gerenciamento de Banco de Dados, a arquitetura e sua topologia, ciências de dados, bancos de dados relacionais e não relacionais e na mineração e análise dos dados.

PÚBLICO-ALVO

Profissionais com diploma de curso superior em Sistemas de Informação, Análise e desenvolvimento de sistemas, Jogos Digitais, Ciência da Computação, Engenharia de Computação e tecnólogos da área de Tecnologia da Informação e outros cursos correlatos, ou profissionais de nível superior que atuam na área de desenvolvimento de soluções e softwares, gerentes de TI, coordenadores de projetos, analistas de negócios e outros profissionais com interesse em tecnologias emergentes em ferramentas analíticas com perfil no Gerenciamento de Banco de Dados.
  • ATOS LEGAIS

    Nome da Instituição Expedidora: Universidade de Uberaba. Razão social da mantenedora da Instituição Expedidora: Sociedade Educacional Uberabense. CNPJ: 25.452.301/0001-87. Reconhecida pela Portaria nº 544/MEC, de 25/10/1988 - (DOU 26/10/88 - Seção I, p, 20.766). Recredenciada pela Portaria nº 347, de 09/04/2018 - (DOU nº 68, Seção 1, pág. 14, de 10/04/2018). Recredenciada pela Portaria nº 957, de 11/11/2020 - (DOU nº 216, Seção 1, pág. 41, de 12/11/2020). Curso de acordo com a disposição da Resolução nº 1, de 06/04/2018 CNE/CES (DOU-09/04/2018, Seção 1, p. 43). Aprovado pela Câmara de Pesquisa e Pós-Graduação de acordo com a disposição na Resolução nº 144/21 de 27/10/2021-UNIUBE. Código do cadastro no INEP - 170139
  • ORGANIZAÇÃO CURRICULAR

    Arquitetura e Topologia de Banco de Dados 60h
    Módulos Carga Horária
    Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados 10h
    Tipos de Banco de Dados 10h
    Arquitetura de Banco de Dados 10h
    Escolha do Banco de Dados 10h
    Backup de Banco de Dados 10h
    Recuperação de Banco de Dados 10h
    Linguagem de Banco de Dados 60h
    Módulos Carga Horária
    SQL, Conceitos e Funcionalidades 10h
    Junção Externa em SQL 10h
    Intersecção de Conjuntos em SQL 10h
    Diferença de Conjuntos em SQL 10h
    Funções de Agregação e Agrupamento de Dados em SQL 10h
    Outras Funções em SQL 10h
    Fundamentos de Ciência de Dados e Big Data 60h
    Módulos Carga Horária
    Introdução à Ciência de Dados 10h
    Ciclo de Vida de um Processo de Ciência de Dados 10h
    Aplicações da Ciência de Dados 10h
    Papéis dos Envolvidos em Projetos de Big Data e Ciência dos Dados 10h
    Ferramentas Utilizadas em Ciência de Dados e Big Data 10h
    Análise de Dados Utilizando Dashboards 10h
    Gestão de Projetos de Banco de Dados 60h
    Módulos Carga Horária
    Modelo de Entidades e Relacionamentos (MER) 10h
    Projeto de BD: Criando BD 10h
    Engenharia Reversa e Normalização 10h
    Linguagem de Definição de Dados (DDL) - Data Definition Language 10h
    Necessidades das Políticas de Manutenção de Banco de Dados 10h
    Banco de Dados para Dispositivos Móveis 10h
    Banco de Dados Não Relacional 60h
    Módulos Carga Horária
    Bancos de Dados Orientados a Conteúdo (Content Stores) 10h
    Motores de Busca (Search Engines) 10h
    Modelos Alternativos de Bancos de Dados Não Relacionais 10h
    Migrações de Bases Relacionais para Bases NoSQL 10h
    História dos Bancos de Dados Não Relacionais 10h
    Classificação dos Bancos de Dados Não Relacionais 10h
    Machine Learning: Mineração e Análise de Dados 60h
    Módulos Carga Horária
    Técnicas Utilizadas em Ciência de Dados e Big Data 10h
    Aprendizado de Máquina (Machine Learning) 10h
    Classificação de Textos - Introdução ao Aprendizado Supervisionado 10h
    Classificação de Textos - Utilizando Python para Construir e Treinar Modelos de Machine Learning 10h
    Análise de Sentimentos - Utilizando Python para Construir e Treinar Modelos de Machine Learning 10h
    Algoritmos Paralelos com Rapids 10h
  • METODOLOGIA

    O curso de Especialização em Administração de Banco de Dados pode ser concluído em 06 meses, sendo o prazo máximo para conclusão de 12 meses. O curso está organizado em 06 eixos, cada um deles com 06 módulos (unidades de aprendizagens), com uma carga horária total de 360 horas, e a cada eixo concluído com aprovação o aluno receberá uma certificação intermediária com carga horária de 60 horas.

    Os conteúdos poderão ser desenvolvidos através de leituras do material didático, videoaulas com dicas do professor, desafios e análises de situações práticas, permitindo ao aluno reflexões a respeito dos assuntos abordados em cada um dos eixos e módulos.

    Durante o curso, o aluno terá o acompanhamento e apoio da Coordenação Geral da Pós EaD|Digital, Coordenador do Curso, Professores Tutores, Secretaria e Mentoria, através do Ambiente Virtual de Aprendizagem - AVA, onde todos eles serão responsáveis pelo suporte pedagógico, acadêmico e administrativo aos discentes.

    Caso tenha mais dúvidas, gentileza encaminhá-las ao(a) coordenador(a) do curso, através do e-mail informado acima.
  • REQUISITOS TECNOLÓGICOS

    Consulte os requisitos atualizados em http://suporteava.uniube.br/.
  • ENTREGA DE DOCUMENTOS

    O aluno deverá anexar os seguintes documentos, no Ambiente Virtual de Aprendizagem - AVA:

    1) Diploma do curso superior (frente e verso)
    2) Carteira de Identidade
    3) C.P.F. (se constar no RG, não é necessário)
    4) Certidão de Nascimento ou Casamento

    ATENÇÃO: Ao término do 3ª eixo, caso o(a) aluno(a) tenha alguma pendência documental ou financeira, não será possível a efetivação de sua matricula no 4º eixo.

Confira os polos de apoio para este curso:

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