• Análise de dados – qualidade e tratamento de dados e informações.

• Arquitetura de informação: conceitos sobre dados e informação; dados estruturados e não estruturados.

• Arquiteturas de banco de dados locais e arquiteturas de Big Data: diferenças e formas de integração.

• Big Data: business intelligence no contexto de Big Data.

• Criação de consultas em diferentes linguagens: conceitos e técnicas.

• Dados: tipos e características de ferramentas para extração, tratamento e carga.

• Estatística em análise de dados: tipos de amostragem, classificação e medidas de resumo de variáveis quantitativas.

• Extração e modelagem de dados com Spark, Hadoop e banco de dados NoSQL.

• Modelagem de dados multidimensional: conceito e formas de manipulação.

• Modelagem estatística de dados: conceito e fórmulas.

• Tipos de dados utilizados em Big Data.