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Governança de Dados e IA
Aprenda Governança de Dados desde os fundamentos até práticas avançadas.
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Com a Carreira de Governança de Dados e IA, você segue um caminho organizado de evolução profissional, direto ao ponto. Uma jornada estruturada, com desafios reais, conteúdos práticos e tudo que o mercado espera.
Prepare-se para ir além, com confiança, clareza e consistência.
APRENDA COM REFERÊNCIAS DO MERCADO
Esta Carreira é conduzida por profissionais que são destaques ativos no mercado de tecnologia. Eles atuam em empresas reconhecidas e compartilham, nas aulas, as melhores práticas que realmente fazem diferença na vida profissional.
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Valquíria Alencar
Valquíria atua no desenvolvimento de soluções... Ver mais
Valquíria Alencar
Senior Data/AI Analyst no Insper, PhD em Biotecnologia, com atuação em Ciência de Dados e Inteligência Artificial.
Valquíria atua no desenvolvimento de soluções baseadas em dados e Inteligência Artificial para apoiar decisões estratégicas, otimizar operações e aprimorar a experiência dos usuários. Possui pós-doutorado pela UFABC e uma trajetória que combina pesquisa científica, educação e tecnologia, contribuindo também para a formação de profissionais em Ciência de Dados e IA.
Marcelo de Oliveira
Marcelo de Oliveira é Especialista em Governança... Ver mais
Marcelo de Oliveira
Especialista em Governança e Gestão de Dados
Marcelo de Oliveira é Especialista em Governança e Gestão de Dados e Professor de Pós-graduação. Com uma carreira sólida na implementação de frameworks de governança alinhados aos objetivos de negócio, lidera projetos de gestão e qualidade de dados, curadoria e conformidade regulatória (LGPD/GDPR) para grandes players em diversas indústrias no Brasil. No campo acadêmico, leciona na FIAP e na PECE Poli USP, sendo especialista em Data Governance e no Uso Responsável da Inteligência Artificial.
Pedro Moura
Especialista em Governança e Qualidade de Dados,... Ver mais
Pedro Moura
Data Governance & Data Quality Especialist
Especialista em Governança e Qualidade de Dados, graduado em Relações Internacionais (UNESP) e com MBA em Data Science and Analytics (USP). Com experiência em finanças, educação e óleo e gás, atua no mercado europeu de petróleo e gás em Porto. Lidera iniciativas de metadados, linhagem e políticas de qualidade em escala corporativa, criando soluções alinhadas às demandas do mercado e compliance para garantir a entrega de valor de dados.
Allan Henrique Souza Carvalho
Allan é economista, professor na FIAP e possui... Ver mais
Allan Henrique Souza Carvalho
Gerente de Governança de Dados na MAPFRE, com mais de 20 anos de experiência em análise de dados no mercado segurador.
Allan é economista, professor na FIAP e possui MBA em Big Data & Analytics pela FGV. Atualmente, é mestrando em Computação Aplicada pelo IPT e atua com governança, qualidade de dados e Business Intelligence. Ao longo da carreira, liderou projetos de dados e trabalhou com tecnologias como SAS, SQL, Power BI e Collibra, transformando dados em inteligência para decisões estratégicas.
Sua Jornada na Carreira
Aprenda na ordem certa, com conteúdos organizados por níveis de domínio: do básico ao avançado, num caminho lógico. Cada nível te prepara para um novo desafio, conectando teoria e prática com foco no que o mercado realmente exige.
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O Mapa da sua Carreira
Construa os alicerces para a governança e uso estratégico de dados
Indicado para quem está começando na área de Governança de Dados, este nível apresenta os fundamentos essenciais para compreender e atuar em projetos que envolvem dados. Você aprenderá os conceitos básicos da análise de dados, dará os primeiros passos em Python para manipulação de informações, conhecerá instruções iniciais de SQL para consultas em banco de dados e terá contato com a mentalidade data-driven, entendendo como a transformação organizacional orientada a dados acontece na prática. O objetivo é oferecer uma base sólida que una habilidades técnicas e visão estratégica.
Habilidades que desbloqueia nesse nível:
- Criar consultas no banco de dados
- Criar e manipular dicionários em Python
- Criar e manipular funções em Python
- Identificar e tratar exceções em Python
- Filtrar seus dados nas consultas
- Criar, alterar e excluir tabelas
- Inserir dados nas tabelas
- Data Driven
- Criar e manipular listas em Python
- KPIs
- Utilizar metas SMART
- Desenvolver projetos básicos em Python
01 - COMECE AQUICarreira Governança de Dados: Boas-vindas e primeiros passos
02Trabalhando com dados: fundamentos da análise de dados
03Data-Driven: transformação organizacional com foco em dados
04SQLite online: conhecendo instruções SQL
05Python para Dados: primeiros passos
06Python para Dados: trabalhando com funções, estruturas de dados e exceções
07Praticando Python: estruturas de dados
Compreenda os pilares da governança e organize seus dados com qualidade
Indicado para quem já tem uma base em análise e deseja se aprofundar nos conceitos de governança, este nível apresenta as principais estruturas e práticas que sustentam uma organização orientada a dados. Você aprenderá os fundamentos da governança, os papéis e responsabilidades envolvidos, os motivadores e o ciclo de vida dos dados, além da criação de políticas e privacidade. Também explorará o papel dos metadados para compreender, mapear e garantir a qualidade e a linhagem dos dados e construirá um glossário de negócio que dê significado comum aos termos da organização, consolidando o conhecimento em projetos práticos.
- 10 cursos
- 70 horas para conclusão
- Com certificado de conclusão
Habilidades que desbloqueia nesse nível:
- Manipular um DataFrame Pandas
- Manipular um DataFrame Pandas
- Avaliação de qualidade
- Implementar estruturas e políticas de governança
- Data Driven
- Implementar estruturas e políticas de governança
- Interpretar dados
- Desenvolver projetos básicos em Python
- Aplicar métodos de transformação de dados
- Implementar estruturas e políticas de governança
- Aplicar métodos de transformação de dados
- Criar e manipular funções em Python
01Governança de dados: explorando os conceitos fundamentais
02Governança de dados: Papéis em governança de dados
03Governança de dados: Motivadores de Governança de dados
04Governança de dados: conhecendo o ciclo de vida dos dados
05Governança de dados: Políticas de governança de dados
06Governança de dados: usando metadados para compreender dados
07Governança de dados: Qualidade de metadados
08Governança de dados: mapeando a origem e o destino com linhagem de dados
09Governança de Dados: Glossário de Negócio
10Governança de Dados na Prática: Mapas e Organogramas, Ciclo de Vida, Políticas, Metadados e Glossários
11 - Checkpoint da Carreira
Da curadoria à padronização para garantir confiança nos dados
Indicado para quem já domina os fundamentos da governança e deseja evoluir para práticas de gestão mais robustas, este nível apresenta as ferramentas e metodologias para assegurar a confiabilidade e o valor estratégico dos dados. Você aprenderá a estruturar um catálogo de dados, aplicar técnicas de qualidade com Pydeequ, definir critérios de criticidade, implementar Master Data Management e Dados de Referência e proteger a informação com práticas de segurança de dados. Também conhecerá os Enterprise Data Standards, a relação entre governança e arquitetura de dados e o uso governado de Business Intelligence, consolidando o aprendizado em projetos práticos de curadoria e mapeamento de processos end-to-end.
- 10 cursos
- 90 horas para conclusão
- Com certificado de conclusão
Habilidades que desbloqueia nesse nível:
- Avaliação de qualidade
- Aplicar métodos de transformação de dados
- Aplicar o processo do ETL (extração, transformação e carga) para atender às demandas do projeto
- Modelar um Data Warehouse
- Aplicar medidas de segurança de dados
- Aplicar medidas de segurança de dados
- Transformar os dados no Power Query
- Proteger dados pessoais
- Implementar estruturas e políticas de governança
- Estruturar Data Lakes
- Organização de dados complexos
- Aplicar a LGP
- Conhecer e saber usar os recursos de segurança existentes
- Carregar dados no Power BI
- Aplicar medidas de segurança de dados
- Aplicar medidas de segurança de dados
- Implementar estruturas e políticas de governança
- Estruturar Data Lakes
- Conhcer a importância da modelagem de dados
- Montar um dashboard
- Aplicar a LGP
- Implementar estruturas e políticas de governança
- Modelar os relacionamentos entre entidades
- Implementar estruturas e políticas de governança
- Aplicar métodos de transformação de dados
- Implementar estruturas e políticas de governança
- Manipular um DataFrame Pandas
- Desenvolver e executar pipelines de dados
- Aplicar medidas de segurança de dados
- Construir colunas e medidas
- Investigação de problemas
- Implementar estruturas e políticas de governança
- Extrair informações a partir dos dados
- Construir pipeline de dados
- Utilizar cláusulas do SQL
- Estruturar os dados para apresentar informação
- Aplicar a LGP
- Aplicar transformações nos dados
- Data Driven
- Modelar um Data Warehouse
- Estruturar Data Lakes
- Aplicar a LGP
- KPIs
- Modelar um Data Warehouse
- Selecionar informações a partir de dados
- Implementar estruturas e políticas de governança
- Modelar um Data Warehouse
- Gerir dados pessoais
- Proteger dados pessoais
- Realizar o controle e acesso de pessoas no relatório
- Estruturar Data Lakes
- Montar um dashboard
01Governança de dados: Catálogo de dados
02Governança de dados: garantindo a qualidade de dados com a biblioteca Pydeequ
03Governança de Dados: priorização de dados críticos
04Governança de dados: Segurança de Dados
05Governança de dados: Master Data Management
06Governança de dados: Dados de Referência
07Governança de dados: Enterprise Data Standards
08Governança de dados: Engenharia e Qualidade de dados
09Governança de dados: Governança e Arquitetura de Dados
10Governança de Dados: Governança e Business Intelligence
11 - Checkpoint da Carreira
Da prática organizacional à liderança estratégica em governança de dados
Indicado para profissionais que já dominam fundamentos e práticas de governança e querem avançar para uma visão estratégica, este nível apresenta os temas que consolidam a atuação de alto nível na área. Você explorará diferentes perfis e carreiras, entenderá como aplicar governança em ambientes de Cloud, tratará dados como produto sob a lógica de Data Mesh e conhecerá a ontologia orientada a dados. Em seguida percorrerá a governança de inteligência artificial em quatro etapas, dos fundamentos e riscos à ética e à mitigação de vieses, passando pelos controles ao longo do ciclo de vida dos sistemas e pela estruturação de inventário, classificação de risco e políticas em escala. O nível se encerra com a avaliação da maturidade organizacional, a definição de roadmap e as habilidades de comunicação, fundamentais para atuar de forma transversal e influenciar diferentes áreas da empresa.
- 10 cursos
- 81 horas para conclusão
- Com certificado de conclusão
Habilidades que desbloqueia nesse nível:
- Inteligência artificial
- Melhorar a qualidade do código
- Aplicar a LGP
- Mapeamento de stakeholders
- Implementar estruturas e políticas de governança
- Avaliar modelos de machine learning usando métricas de desempenho
- Pensamento estratégico
- Compreender a questão do atendimento de regulamentos e exigências externas
- Aplicar medidas de segurança de dados
- Implementar estruturas e políticas de governança
- Compreender a questão do atendimento de regulamentos e exigências externas
- Formação Governança de TI
- Criar serviços de armazenamento da Azure
- Aplicar medidas de segurança de dados
- Implementar estruturas e políticas de governança
- Aplicar medidas de segurança de dados
- Data Driven
- Gerir dados pessoais
- Modelar um Data Warehouse
- Explorar tipos de métricas
- Compreender a questão do atendimento de regulamentos e exigências externas
- Implementar estruturas e políticas de governança
- Organização de dados complexos
- Avaliação de qualidade
- Promover a aprendizagem contínua em times
- Data Driven
- Proteger dados pessoais
- Aplicar medidas de segurança de dados
- Aplicar a LGP
- Inteligência artificial
- Implementar tratamento de erros
- Entender os diferentes níveis organizacionais e frameworks de gestão
- Implementar estruturas e políticas de governança
- Comparar os resultados de diferentes modelos através de diferentes métricas
- Implementar estruturas e políticas de governança
- Comunicar-se assertivamente
- Modelar os relacionamentos entre entidades
- Estruturar Data Lakes
- Inteligência artificial
- Aplicar a LGP
- Arquitetura da Informação
- Gerir dados pessoais
- Preparação e organização de discursos
- Entender os diferentes níveis organizacionais e frameworks de gestão
- Gerenciar dados pessoais
- Implementar estruturas e políticas de governança
- Ciclo de Vida de Produtos
- Proteger dados pessoais
- KPIs
- Implementar estruturas e políticas de governança
- Entender os diferentes níveis organizacionais e frameworks de gestão
- Aplicar medidas de segurança de dados
- Aplicar a LGP
- Conhecer os fundamentos de Product Management
- Praticar comunicação efetiva
- Colocar um pipeline em produção
- Construir pipeline de dados
- Implementar estruturas e políticas de governança
- Tratar uma base de dados antes de inserir em modelos de machine learning
01Governança de dados: Carreiras em governança de dados
02Governança de dados em cloud: estratégias, ferramentas e compliance
03Governança de dados: Produtos de dados
04Ontologias e Governança de Dados: modelagem e interoperabilidade semântica
05Governança de Inteligência Artificial: fundamentos, riscos e boas práticas
06Ética em Inteligência Artificial: mitigando vieses e garantindo transparência
07Governança no ciclo de vida de IA: monitorando modelos e supervisionando sistemas
08Governança de IA: estruturar controles e mitigar riscos em escala
09Governança de dados: avaliar maturidade e definir roadmap
10Governança de Dados: comunicação estratégica para stakeholders
11 - Checkpoint da Carreira
Conclusão da Carreira
CONQUISTAS DESBLOQUEADAS!
Habilidades Técnicas
Ao longo da trilha, você desenvolve competências práticas que reforçam sua confiança e preparo para os desafios reais do mercado.
Soft Skills
Durante a jornada, você fortalece comportamentos e atitudes essenciais para se destacar em qualquer ambiente profissional.
Posicionamento no Mercado
Ao seguir a carreira até o fim, você conquista preparo real e destaque entre os profissionais da área.
AVANCE COM CHECKPOINTS!
Ao final de cada etapa da carreira, você encara checkpoints com desafios práticos que testam e consolidam seu aprendizado.
São projetos que simulam situações reais do mercado ideais para ganhar confiança, montar portfólio e evoluir com propósito.
Aprenda com grandes líderes do mercado
Os professores das carreiras são profissionais experientes que atuam em empresas de referência.
Eles trazem para as aulas os desafios reais da profissão, com foco no que mais importa para sua atuação no dia a dia.
Valquíria Alencar
Valquíria atua no desenvolvimento de soluções... Ver mais
Valquíria Alencar
Senior Data/AI Analyst no Insper, PhD em Biotecnologia, com atuação em Ciência de Dados e Inteligência Artificial.
Valquíria atua no desenvolvimento de soluções baseadas em dados e Inteligência Artificial para apoiar decisões estratégicas, otimizar operações e aprimorar a experiência dos usuários. Possui pós-doutorado pela UFABC e uma trajetória que combina pesquisa científica, educação e tecnologia, contribuindo também para a formação de profissionais em Ciência de Dados e IA.
Marcelo de Oliveira
Marcelo de Oliveira é Especialista em Governança... Ver mais
Marcelo de Oliveira
Especialista em Governança e Gestão de Dados
Marcelo de Oliveira é Especialista em Governança e Gestão de Dados e Professor de Pós-graduação. Com uma carreira sólida na implementação de frameworks de governança alinhados aos objetivos de negócio, lidera projetos de gestão e qualidade de dados, curadoria e conformidade regulatória (LGPD/GDPR) para grandes players em diversas indústrias no Brasil. No campo acadêmico, leciona na FIAP e na PECE Poli USP, sendo especialista em Data Governance e no Uso Responsável da Inteligência Artificial.
Pedro Moura
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Pedro Moura
Data Governance & Data Quality Especialist
Especialista em Governança e Qualidade de Dados, graduado em Relações Internacionais (UNESP) e com MBA em Data Science and Analytics (USP). Com experiência em finanças, educação e óleo e gás, atua no mercado europeu de petróleo e gás em Porto. Lidera iniciativas de metadados, linhagem e políticas de qualidade em escala corporativa, criando soluções alinhadas às demandas do mercado e compliance para garantir a entrega de valor de dados.
Allan Henrique Souza Carvalho
Allan é economista, professor na FIAP e possui... Ver mais
Allan Henrique Souza Carvalho
Gerente de Governança de Dados na MAPFRE, com mais de 20 anos de experiência em análise de dados no mercado segurador.
Allan é economista, professor na FIAP e possui MBA em Big Data & Analytics pela FGV. Atualmente, é mestrando em Computação Aplicada pelo IPT e atua com governança, qualidade de dados e Business Intelligence. Ao longo da carreira, liderou projetos de dados e trabalhou com tecnologias como SAS, SQL, Power BI e Collibra, transformando dados em inteligência para decisões estratégicas.
Denise da Silva Pimentel
Denise Pimentel tem mais de 10 anos de... Ver mais
Denise da Silva Pimentel
Gerente de Governança de Dados
Denise Pimentel tem mais de 10 anos de experiência em tecnologia e dados. Atua como gestora de pessoas e líder do time de governança e qualidade de dados no projeto de migração global de dados da Equifax | Boa Vista, com foco em soluções estratégicas, liderança de equipes multidisciplinares e entrega de projetos complexos e de alto impacto.
Viviane Martins
Viviane possui uma trajetória consolidada em... Ver mais
Viviane Martins
Especialista em Análise de Dados e Business Intelligence, com mais de 30 anos de experiência em tecnologia.
Viviane possui uma trajetória consolidada em tecnologia, combinando experiência em desenvolvimento de sistemas, análise de dados, Business Intelligence, educação e consultoria. Já atuou em projetos de analytics e BI para grandes instituições financeiras e indústrias, além de experiências em cibersegurança. Sua atuação é marcada pela capacidade de transformar dados complexos em insights claros e relevantes para o negócio.
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