Fundação Getúlio Vargas
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MBA Executivo em Business Analytics e Big Data

MBA Executivo em Business Analytics e Big Data

432 HORAS/AULAS

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Big Data é o termo utilizado para descrever o vasto volume de dados que impactam os negócios no dia a dia. O MBA Executivo em Business Analytics e Big Data irá torná-lo capaz de analisar problemas empresariais e utilizar técnicas analíticas neste atual cenário caracterizado pela complexidade, diversidade e alto volume de dados digitais.

Acesse o cronograma completo do curso.Aulas semanais - 4ª e 5ª - das 19h às 22h20min.

Coordenador Acadêmico: José Luiz Carlos Kugler

Competências e Habilidades que você vai obter ao fazer o MBA

  • Capacidade analítica para gerenciar e conduzir projetos que envolvam bases de dados estruturadas e não estruturadas;

  • Competência para analisar e gerar soluções para problemas empresariais;

  • Conhecimentos aprofundados sobre modelagem de dados, análise quantitativa, identificação/resolução de problemas e gestão empresarial, a partir da aplicação prática de métodos;

  • Compreensão dos benefícios, desafios e riscos dos projetos analíticos;

  • Entendimento sobre características e requisitos das principais técnicas e ferramentas analíticas aplicadas na formulação, modelagem e análise de bases de dados;

  • Fundamentos de análise estatística e dos métodos computacionais para análises de dados nas organizações;

  • Entendimento sobre características e requisitos das técnicas necessárias para manusear bases de dados estruturadas e bases distribuídas e de grandes volumes.

Público-Alvo

  • Desejam transformar dados em informação e conhecimento;

  • São executivos, gestores, analistas, especialistas e consultores que atuam em setores de informação intensiva;

  • Desempenham ou virão a desempenhar papéis de liderança;

  • Participam ativamente de projetos de natureza analítica.

Programa Acadêmico

Aplicações em Decisões Mercadológicas

24 Horas/Aula

Introdução às capacidades analíticas em marketing; conceitos e aplicações. Abordagens para a alocação de recursos em marketing. Estruturação das métricas para identificar os drivers de vendas, lucro e participação de mercado. Análise econômico-financeira das ações de marketing. Conteúdo Programático Mínimo: I. Introdução às capacidades analíticas em marketing; conceitos e aplicações II. Abordagens para a alocação de recursos em Marketing ” Técnicas para análise e alocação de recursos em marketing ” Alocação de recursos em diferentes canais e atividades de comunicação III. Estruturação das métricas para identificar os drivers de vendas, lucro e participação de mercado ” Métricas para otimizar a alocação de recursos de marketing e orientar decisões ” Cálculo do índice de desenvolvimento de categoria ” Métricas para analisar linhas de produtos IV. Retorno sobre Investimentos (ROI) de marketing ” Cálculo do ROI de marketing ” Análise financeira dos investimentos em marketing V. Cálculo do Customer Lifetime Value VI. Análise dos resultados de programas de comunicação de marketing e força de vendas ” Métricas para analisar o desempenho de campanhas de propaganda, promoções, relações públicas e força de vendas ” Métricas para tomada de decisão no ambiente digital

Análise Econômica e Geração de Valor

24 Horas/Aula

Estruturas de Mercado. Atividade Econômica e Empresas. Políticas de Governo e Efeitos na Economia. Análise Competitiva. Métodos para Mensuração de Valor Conteúdo Programático Mínimo: I. Estruturas de Mercado ” Teoria do Consumidor (Demanda) ” Teoria do Produtor (Oferta) ” Teoria dos Jogos II. Atividade Econômica e Empresas ” Produto e Renda Nacional ” Nível de Atividade Econômica ” Tendências e Ciclos Econômicos III. Políticas de Governo e Impactos na Economia ” Política Fiscal e Monetária ” Política Cambial e Balanço de Pagamentos IV. Análise Competitiva V. Métodos para Mensuração de Valor

Análise de Séries Temporais

24 Horas/Aula

Introdução e Conceitos. Modelos de Regressão para Séries Temporais. Conceitos de Séries Temporais. Modelagem de Séries Temporais e Previsão.

Controladoria Gerencial

24 Horas/Aula

Conceitos de contabilidade financeira e gerencial. Estruturas de custo. Classificação de custos e despesas. Custeio Marginal. Custeio por Absorção. Custeio por Atividades.

Decisões Empresariais e Raciocínio Analítico

24 Horas/Aula

Desafios e dilemas do processo decisório, Abordagens para identificação e modelagem de problemas.  Diferenças entre business intelligence e data Science e implicações. Gerenciamento dos projetos analíticos.

Desafios e Requisitos dos Projetos Analíticos

24 Horas/Aula

Estrutura, finalidade e produtos das fases dos projetos analíticos. Papéis, competências e habilidades dos profissionais envolvidos. Abordagens para o gerenciamento e condução dos projetos analíticos.

Modelagem Informacional

24 Horas/Aula

Análise do contexto informacional. Modelagem dimensional, na modalidade Star Schema. Verificação da estabilidade do modelo. Gerenciamento das iniciativas analíticas.

Análise Exploratória de Dados

24 Horas/Aula

Ambiente de programação R. Introdução a linguagem R. Visualização de dados em R. Conceito e tipos de variáveis aleatórias. Distribuição de frequências. Medidas descritivas (posição, dispersão, quantis). Tipos de gráfico (barplot, boxplot, scatterplot,histograma). Distribuição conjunta, marginal e condicional. Independência. Regra de Bayes. Correlação. Regressão linear simples.

Aplicações de Estatística Espacial

24 Horas/Aula

Técnicas de estatística espacial: análise de vizinhanças, tendências, correlação e autocorrelação espacial. Geoestatística e regressão espacial. Desenvolvimento de Estudo de Caso junto à turma.

Análise de Mídias Sociais e Mineração de Texto

24 Horas/Aula

Relações. Redes sociais no Contexto Empresarial. Tipos de rede. Análise de Redes de Comunicação. Redes em Ambiente Organizacional. Mineração de Texto. Análise de sentimentos. Modelagem de dados textuais.

Análise Preditiva Avançada

24 Horas/Aula

Otimização não linear. Algoritmos estocásticos. Redes neurais (feedforward, recorrentes, adversariais, generativas, profundas). Máquinas de vetores de suporte. Técnicas para seleção e combinação de modelos.

Análise Preditiva

24 Horas/Aula

Introdução à modelagem preditiva. Regressão Logística. Regularização. Árvores de Decisão, Florestas Aleatórias e Bagging. Validação de modelos preditivos.

Bancos de Dados Distribuídos

24 Horas/Aula

Computação distribuída e em nuvem. Revisão de bancos de dados relacionais e da linguagem SQL. Integração entre Hadoop e demais ferramentas de business Analytics. Acesso ao Hadoop através de interfaces de programação e comandos, Utilização de bibliotecas de análise in-db (MADLIB), Tecnologias de dados não-estruturados (NoSQL).

Banco de Dados e Visualização

24 Horas/Aula

Big Data e Data Driven Economy. Introdução à análise exploratória de dados em SQL e Tableau. Ambiente e programação SQL. Visualização de dados com Tableau.

Estatística Espacial

24 Horas/Aula

Geomarketing e Geoinformação – Evolução e o Estado-da-Arte. Conceitos de Informações Espaciais – Modelos de Dados. Exploração de Dados Geográficos. Análise Geográfica e Estatística Espacial.

Inferência Estatística

24 Horas/Aula

Modelo Estatístico. Estimação e Intervalo de confiança. Testes de Hipótese. Regressão múltipla. Análise de Regressão. Análise de resíduos

Modelagem Estatística Avançada

24 Horas/Aula

Pré-tratamento de dados. Detecção e tratamento de outliers. Tratamento de dados faltantes. ANOVA e comparações múltiplas. Multicolinearidade. Métodos baseados em vizinhança. Regras de Associação e Market Basket Analysis.

Métodos Matriciais e Análise de Clusters

24 Horas/Aula

Fundamentos de Cálculo e Álgebra Matricial. Matriz de covariância. Redução de dimensionalidade. Análise de componentes principais. Análise fatorial. Clusterização por K-means e cluster hierárquico.

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