Pós-Graduação EAD

MBA em Engenharia e Arquitetura de Dados: Analytics, Big Data e IA

Lato Sensu

Confira quanto custa mudar de vida com a instituição nota máxima no MEC

Domine as principais tecnologias para impulsionar a sua carreira

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Pós-Graduação • EAD MBA em Engenharia e Arquitetura de Dados: Analytics, Big Data e IA Lato Sensu • 6 meses

Sobre o curso

Empresas que dependem de analytics e inteligência artificial precisam de dados disponíveis, confiáveis e preparados para diferentes usos. O MBA em Engenharia e Arquitetura de Dados: Analytics, Big Data e IA da UNIASSELVI prepara você para projetar ecossistemas modernos, integrar fontes e construir pipelines que sustentam decisões e produtos digitais. A formação combina fundamentos técnicos, visão arquitetural e compreensão do valor estratégico da informação.

O curso aborda lakehouses, Data Lakes, Data Warehouses, Delta Lake, Apache Hudi, processamento batch e streaming, Kafka, Flink, Airflow, dbt, Data Fabric, virtualização, governança e qualidade. Você aprenderá a estruturar pipelines, camadas analíticas, processamento em tempo real e acesso integrado aos dados. Essas competências apoiam projetos de Big Data, BI, machine learning, Security Data Lake e transformação data-driven em organizações de diferentes setores.

Duração do curso
6 meses
360 horas

Matriz Curricular

1º Semestre
  • 1- Gestão da Inovação
  • 2- Inteligência Artificial e Pensamento Crítico no Mundo do Trabalho
  • 3- Sociedade 5.0, Mentalidade Ágil e Resolução de Problemas
  • 4- Big Data Analytic e a Tomada de Decisões
  • 5- Arquitetura Moderna de Dados: Lakehouses, Big Data e Security Data Lake
  • 6- Engenharia de Dados em Tempo Real (Streaming)
  • 7- Pipelines de Dados Modernos (Airflow/dbt)
  • 8- Data Fabric e Virtualização de Dados
  • 9- Cultura Data-Driven, Big Data e Arquiteturas de Dados

Mercado de Trabalho

Bancos, varejistas, indústrias, consultorias, empresas de tecnologia e organizações digitais procuram profissionais para construir e evoluir plataformas de dados. Há oportunidades em engenharia de dados, arquitetura, pipelines, streaming, lakehouses, governança e cloud. O MBA favorece a progressão de analistas, desenvolvedores e engenheiros para posições seniores, especializadas ou de liderança. Experiência prática com ferramentas, programação, bancos de dados e ambientes distribuídos aumenta a competitividade em vagas nacionais, remotas e projetos internacionais relacionados a analytics e inteligência artificial. 

Curso em conformidade com a Resolução n° 1 de 06/04/2018, que estabelece normas para o funcionamento de cursos de pós-graduação lato sensu, em nível de especialização.
Nota máxima no MEC

Por que escolher a UNIASSELVI?

Conformidade com MEC

Resolução CNE/CES nº 1, de 6 de abril de 2018 do MEC, somente alunos que concluíram a Graduação podem ingressar em um curso de Pós-Graduação. Para aqueles que ainda não colaram grau na Graduação, ao final deste programa, será emitido um certificado de aperfeiçoamento.

Modalidade On-line

Flexibilidade total para estudar onde e quando quiser, com trilhas de aprendizagem interativas e apoio de tutor exclusivo.

Modalidade Semipresencial

Equilíbrio entre autonomia e encontros com tutor para aprofundar conteúdos de forma progressiva.

Acompanhamento personalizado

Suporte próximo de tutores experientes para orientar sua jornada acadêmica e profissional.

Conteúdos complementares

Aprendizado conectado ao mercado, com materiais que ampliam sua atuação profissional.

Micro-certificação

Cada disciplina concluída gera um certificado parcial, permitindo aplicação imediata no mercado.

Avaliação online e fórum

Interação e networking com avaliações digitais e fóruns para troca de experiências.

Navegação gratuita

Confira notas, acesse as trilhas de aprendizagem e estude com materiais didáticos digitais no Leo App.

Perguntas Frequentes

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O que faz um profissional de Engenharia e Arquitetura de Dados?

Esse profissional projeta plataformas, integra fontes e cria pipelines para coletar, transformar, armazenar e disponibilizar dados. Também define padrões, tecnologias, segurança, qualidade e observabilidade, garantindo que equipes de BI, analytics e inteligência artificial utilizem informações confiáveis, escaláveis e acessíveis.

Como está o mercado de trabalho para engenheiros de dados?

O mercado permanece aquecido porque empresas precisam organizar volumes crescentes de informações e sustentar analytics e IA. Bancos, varejistas, indústrias, consultorias e empresas de tecnologia buscam profissionais de pipelines, cloud, streaming, lakehouses, governança, qualidade e arquiteturas distribuídas modernas.

Quanto ganha um engenheiro de dados no Brasil?

Segundo o Glassdoor Brasil (2026), engenheiros de dados recebem em média cerca de R$ 8,7 mil mensais, com faixa aproximada de R$ 6 mil a R$ 13,3 mil. Profissionais seniores e especialistas podem alcançar valores superiores, conforme experiência e complexidade.

Em quais áreas pode atuar quem conclui o MBA em Engenharia e Arquitetura de Dados?

As principais possibilidades profissionais incluem construção, integração e gestão de ecossistemas em:

  • Engenharia de dados e pipelines
  • Arquitetura de lakehouses e Big Data
  • Processamento em tempo real e streaming
  • Data Fabric e virtualização de dados
  • Governança, qualidade e observabilidade
  • Cloud, analytics e plataformas para IA

Qual é a diferença entre engenheiro e arquiteto de dados?

O engenheiro implementa pipelines, integrações e componentes da plataforma. O arquiteto define visão, padrões, tecnologias e relações entre sistemas. Em equipes menores, uma pessoa pode exercer partes das duas funções. Ambas exigem compreensão de dados, infraestrutura, segurança e objetivos de negócio.

Lakehouse substitui Data Warehouse e Data Lake?

O lakehouse combina flexibilidade de Data Lakes com recursos de gestão e desempenho associados a Data Warehouses. Ele pode unificar parte da arquitetura, mas não elimina automaticamente sistemas existentes. A escolha depende de usuários, custos, governança, latência, ferramentas e maturidade da organização.

Streaming é necessário para qualquer projeto de dados?

Não. Processamento em tempo real é importante quando atrasos afetam decisões, como fraude, monitoramento ou personalização imediata. Muitos relatórios e análises funcionam bem em batch. O profissional deve escolher a arquitetura conforme requisitos, evitando complexidade e custos sem necessidade.

Ferramentas como Airflow, dbt, Kafka e Flink aumentam a empregabilidade?

Sim. Elas aparecem em ecossistemas modernos de dados e demonstram capacidade de orquestrar, transformar e processar informações em escala. Entretanto, fundamentos de modelagem, programação, bancos de dados, qualidade e arquitetura são essenciais para utilizar essas ferramentas de forma correta e sustentável.

Bancos, varejistas, indústrias, consultorias, empresas de tecnologia e organizações digitais procuram profissionais para construir e evoluir plataformas de dados. Há oportunidades em engenharia de dados, arquitetura, pipelines, streaming, lakehouses, governança e cloud. O MBA favorece a progressão de analistas, desenvolvedores e engenheiros para posições seniores, especializadas ou de liderança. Experiência prática com ferramentas, programação, bancos de dados e ambientes distribuídos aumenta a competitividade em vagas nacionais, remotas e projetos internacionais relacionados a analytics e inteligência artificial. 


Inscreva-se agora e dê o primeiro passo em direção aos seus sonhos.

Curso em conformidade com a Resolução n° 1 de 06/04/2018, que estabelece normas para o funcionamento de cursos de pós-graduação lato sensu, em nível de especialização.

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