Objetivo geral

Formar engenheiros de dados capazes de projetar, implementar e operar pipelines de dados modernos em escala global, integrando lakehouse, nuvem multi-cloud, IA generativa e produtos de dados com foco em performance, governança, segurança e impacto de negócio.

Objetivos específicos

  • Capacitar o aluno a projetar, implementar e otimizar pipelines end-to-end com ingestão em tempo real (CDC/Kafka Connect), armazenamento ACID (Delta Lake/Iceberg), processamento distribuído (Spark 4.0/Flink) e entrega via APIs GraphQL; 
  • Habilitar o aluno a implantar pipelines em AWS, GCP e Azure, aplicar FinOps para redução de custos em até 40%, e implementar Zero Trust, data masking e PII detection com Immuta/Privacera, assegurando conformidade com LGPD/GDPR.
  • Construir arquiteturas modernas com lakehouse e data mesh: Desenvolver competências para arquitetar sistemas Bronze/Silver/Gold com Unity Catalog, aplicar data mesh com domain-driven design e usar Terraform para infraestrutura como código, garantindo escalabilidade horizontal e governança centralizada.

Público-alvo

O curso é destinado a egressos de cursos da área de informática, como: Ciência da Computação, Engenharia da Computação, Análise e Desenvolvimento de Sistemas, Sistemas para Internet; Profissionais que atuam na Área de Desenvolvimento de Software. Profissionais de outras áreas com aptidões em programação também podem participar, como por exemplo Estatística e Administração.

 

Detalhes do curso

  • Período: abril/2026 a novembro/2027
  • Periodicidade: quinzenal
  • Carga Horária: 428 horas/aula
  • Duração: 19 meses

Núcleos

  • Modalidade: presencial
  • Quartas, quintas, sextas e sábados: das 19h às 22h20

Matrículas

  • Vagas: 15
  • Documentação necessária: cópia do diploma de Ensino Superior, histórico e documento de identificação

Marcus Miranda

Mestre em Informatica Aplicada na linha de Pesquisa de Ciência de Dados e Inteligência Artificial. Pós-Graduado em Gerenciamento de Projetos, Governança de TI e Gestão Empresarial. Graduado em Análise e Desenvolvimento de Sistemas. Head de Serviços da TOTVS Nordeste. Certificações PMP, CBPP e HCMBOK.

Informações para contato

Coordenação: Marcus Vinicius Barbosa Nunes de Miranda

  • E-mail de contato: sejaposunifor@unifor.br
  • E-mail de contato: marcus.miranda@unifor.br
  • Fone de contato: (85) 3477-3174
  • Fone de contato: (85) 99246-6625 (WhatsApp)

Metodologia do curso

  • Casos orientados para superação de desafios estratégicos e contemporâneos;
  • Ênfase na troca de experiências sobre situações reais;
  • Metodologias ativas personalizadas aos diversos conteúdos;
  • Estímulo à diversidade de opiniões, pensamentos, ideias, propostas e modelos.

 

pós-unifor

Cronograma

Acesse o link e verifique todo o cronograma do curso de Especialização em Engenharia de Dados.

Download

Matriz Curricular

  • Introdução à Engenharia de Dados
  • Fundamentos de Banco de Dados e Modelagem
  • Linguagens de Programação para Engenharia de Dados
  • Ingestão Moderna de Dados

  • Big Data e Tecnologias de Armazenamento
  • Arquitetura de Data Lakehouse
  • Processamento Distribuído
  • Processamento em Tempo Real
  • Engenharia de Dados em Nuvem 

  • Análise de Dados e Visualização
  • DataOps e Observabilidade
  • Governança, Segurança e Ética de Dados

  • Machine Learning para Eng. Dados
  • IA Generativa para Dados (RAG, LLMs)
  • Data Engineering para IA (MLOps + LLMOps)
  • Data Products & Embedded Analytics
  • Projetos de Engenharia de Dados

Professores

Bolsas 50+

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Unifor oferece bolsas para pessoas 50+, incentivando o acesso ao ensino superior de qualidade.

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Pós-Unifor

Seguro Educacional

Alunos da Pós têm seguro que cobre até 6 mensalidades em caso de perda de emprego (do aluno ou responsável).

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