MBA em Dados com ênfase em Análise e Ciência de Dados

Disciplinas

Análise de Dados
Bancos de dados – modelagem e manipulação de dados; Inteligência competitiva e o ambiente de negócios; Análise descritiva de dados; Análise preditiva de dados.

Análise e Visualização
Big Data; Armazenamento e Análise de Dados; Tecnologias de Big Data; Introdução à visualização de dados; Visualização e análise de dados; Data storytelling

Mineração de Dados
A disciplina de Mineração de Dados tem como objetivo ensinar os participantes sobre técnicas e algoritmos para extrair informações valiosas de grandes conjuntos de dados. Os assuntos abordados incluem a preparação e limpeza de dados, modelagem e análise estatística, algoritmos de aprendizado de máquina, bem como técnicas avançadas de mineração de dados, como análise de redes, agrupamento e análise de séries temporais. Além disso, A disciplina também aborda questões relacionadas à governança e segurança de dados, e como os insights gerados pela mineração de dados podem ser utilizados para tomar decisões estratégicas e criar valor para a empresa. Ao final do curso, os participantes terão uma compreensão profunda das técnicas e ferramentas utilizadas na mineração de dados e estarão preparados para aplicá-las em projetos práticos.

Tecnologia da Informação
Informação e conhecimento; Sistemas de apoio à gestão operacional; Sistemas de apoio à tomada de decisão na gestão (SAD); Planejamento Estratégico de TI; Negócios Digitais; Tecnologias contemporâneas

Análise e Modelagem Preditiva
Esta disciplina fornece uma visão geral da análise e modelagem preditivas. Ele aborda temas como técnicas de mineração de dados, aprendizado de máquina e modelagem estatística, e como essas técnicas podem ser aplicadas para prever eventos futuros e tomar decisões informadas. Serão discutidos diferentes tipos de algoritmos de aprendizado de máquina, como regressão, classificação, agrupamento e análise de séries temporais. Também serão discutidos problemas comuns enfrentados na modelagem preditiva, como overfitting, underfitting e validação de modelos. Além disso, a disciplina irá discutir como avaliar a qualidade de um modelo preditivo e como interpretar os resultados obtidos. A disciplina é projetada para dar aos alunos uma compreensão completa dos fundamentos da análise e modelagem preditivas e como essas técnicas podem ser aplicadas para resolver problemas reais.

Governança de Dados
A disciplina de Governança de Dados tem como objetivo ensinar os participantes sobre as melhores práticas e técnicas para garantir a qualidade, segurança e integridade dos dados dentro de uma organização. Os assuntos abordados incluem a implementação de políticas e procedimentos de governança de dados, a criação de mecanismos de monitoramento e controle, bem como a identificação e gerenciamento de riscos associados aos dados. Além disso, A disciplina também aborda a importância da governança de dados na tomada de decisões estratégicas e na criação de valor para a empresa. Ao final do curso, os participantes estarão equipados com as habilidades e conhecimentos necessários para implementar uma estrutura de governança de dados eficaz na sua organização.

Duração estimada: 10 meses