Introdução a Sistemas Big Data - TURMA CONFIRMADA!!

Apresentação: 

O curso visa apresentar  uma visão geral de conceitos, tecnologias e arquiteturas voltadas a sistemas de Big Data. Este curso irá indicar caminhos de como os profissionais podem agregar valor à informação e a torná-la um diferencial competitivo seja para empresas, centros de pesquisa e a própria universidade. 

Objetivos:

Apresentar a tecnologia de Big Data e a infraestrutura necessária para prover o tratamento de dados dispersos e não estruturados em aplicações implementadas sob Big Data. O curso pretende discutir os principais conceitos, apresentar as tecnologias atuais utilizadas em sistemas Big Data e discutir algumas aplicações para o tratamento de dados intensivos.   

Público-alvo:

 Cientistas da Computação, Engenheiros de Sistemas, Tecnólogos de Redes, Analistas e Projetistas de Sistemas, Desenvolvedores de Aplicações, alunos dos cursos da área de informática e computação, técnicos em informática e gestores de TI, alunos de administração, contabilidade e áreas gerenciais, Professores dos cursos de Ciência da Computação e Redes.

Conteúdo programático:

*Conceitos de Big Data -- O que é Big Data e os 5 Vs de Big Data. Exemplos de implementações em diversas áreas do conhecimento;

*Introdução às arquiteturas de Cluster, Cloud Computing e Computação híbrida;

*Tecnologias aplicadas em processamento batch, streamming e near real -time;

*Introdução aos frameworks Hadoop, Spark, Storm e Flink;

*Bancos de dados No-Sql existentes e exemplos de implementações;

*Arquiteturas Kappa, Lambda e Zeta;

*Principais usos e Aplicações;

*Exercício: Discussão e desenvolvimento de projeto conceitual de uma aplicação em Big Data.

Ministrante Julio César Santos dos Anjos - Doutor em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul UFRGS/RS, em 02/2017, com o tema: "Big Data Processing using Hybrid Infrastructures Such as Cloud Computing and Desktop Grids".

Doutorado Sandwich na École Normale Supérieure de Lyon, França, 2014-2015. Mestre em Ciência da Computação, pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul, em 04/2012, com o tema: "Adequação da Computação Intensiva em Dados para Ambientes Desktop Grid com uso de MapReduce". Graduado em Eng. Elétrica com ênfase em Eletrônica pela PUC/RS, em 01/1991. Pesquisador nas áreas de computação intensiva em dados, Big Data, computação em grade, sistemas distribuídos e sistemas virtuais.