O objetivo do curso é apresentar conceitos de processamento paralelo em ferramentas de Mineração de Dados, assim como os principais frameworks de mercado que possibilitam a análise de um grande volume de dados, também conhecido como Big Data Analytics. Sempre que possível, serão apresentados exemplos de aplicações em casos reais. Espera-se que, ao final do curso, os alunos saibam utilizar o potencial de paralelismo desde uma máquina multicore até um cluster.
Táticas de design para performance, disponibilidade, segurança, usabilidade e manutenibilidade; visões arquiteturais e ADR; estilos e padrões arquiteturais diversos, tais como Layered, MVC, Hexagonal, Microkernel, REST e Publish-Subscribe; notações usadas na arquitetura de software (UML, notações informais); computação em nuvem e conteinerização; questões essenciais no desenho de sistemas distribuídos, tais como microsserviços, replicação de dados, design de APIs e Event-Driven Architecture.