1. Introdução a Big Data
1.1. Definição de Big Data.
1.2. Oportunidades e desafios existentes.
1.3. O perfil do profissional cientista de dados.
1.4. Big Data e sustentabilidade.
1.5. As fases de um projeto de Big Data.
2. Governança de Dados na Era de Big Data
2.1. O papel do Chief Data Officer – CDO.
2.2. Processos chaves da Governança de Dados
2.3. Frameworks de Governança de Dados
2.4. Silos de Dados versus Data Lake
3. Projeto de Big Data – Fase de captura e armazenamento de dados
3.1. Dados internos e dados externos
3.2. APIs para captura de dados
3.3. Tecnologia NoSQL versus banco de dados relacional
4. Projeto de Big Data – Fase de processamento dos dados
4.1. Descobrindo o Hadoop
4.2. Armazenamento de dados no Hadoop
4.3. O modelo de programação MapReduce
4.4. Aplicabilidade do Hadoop
4.5. Casos de uso
5. Projeto de Big Data – Fase de análise de dados
5.1. As 4 categorias de analytics
5.2. Técnicas de mineração de dados
5.3. Técnicas de aprendizado de máquina
5.4. Uso da linguagem R
6. Projeto de Big Data – Fase de visualização de dados
6.1. Obtendo desempenho com a visualização de dados
6.2. Técnicas de visualização de dados
6.3. Casos de uso inspiradores.