MBA EM TECNOLOGIA PARA NEGÓCIOS: AI, DATA SCIENCE E BIG DATA (EAD)
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Conceitos de ciência, método científico, hipóteses, variáveis, probabilidade, validade, fidedignidade, amostragem; delineamentos de pesquisa; metodologia qualitativa e quantitativa; aplicação de questionário em pesquisas; caracterização da linguagem científica e do sistema de produção científico; elaboração de pesquisa acadêmico-científica; ética na pesquisa; técnicas de apresentação. Resumo científico, artigo científico, ficha catalográfica, pré projeto de pesquisa, resenha, relatórios de pesquisa, fichamento.
Contratos inteligentes. Business Intelligence. Inovação e tecnologia com sustentabilidade. Indústria 4.0. Inteligência Artifical e Big Data. Redes colaborativas. Design Thinking.
Definição de Negócio. As organizações no contexto atual. Ferramentas gerenciais aplicadas as plataformas digitais. O gestor e os desafios encontrados no meio digital. O processo de tomada de decisão.
Conhecendo Big Data.; Introdução a Big Data; Histórico: Big Data; Os 5VS; Impactos do uso de Big Data; Framework para processamento de dados; Hadoop; Storm; Spark; Ciências de Dados; Introdução do conceito e escopos da ciência de dados; A era da Ciência dos Dados; Fases do Projeto em Ciências de Dados; Ciclo de vida do Dado; Ciência de Dados termos usados; Ciência de Dados e Big Data; Identificando o papel do cientista de dados; Formação e atuação do cientista de dados; Competências relacionadas; Habilidades do cientista de dados; Aplicação Big Data e Ciência de Dados; Onde aplicar Big Data?; Big Data na educação; Big Data aplicando aplicado a negócios; Big Data Aplicado na Saúde; Big Data aplicado na Área Eleitoral; Aplicabilidade da ciência de dados; Ciências de Dados na biologia; Ciências de Dados aplicado na saúde; Ciências de Dados aplicada ao projeto social; Ciências de Dados aplicada aos negócios; A utilização das tecnologias; Computação em nuvem e Big Data; Internet das Coisas; Big Social Data; Tecnologia Blockchain.
Introdução e visão geral do processo de machine learning. Principais aplicações. Algoritmos de aprendizado. Capacidade, overfitting e underfitting. Hiperparâmetros e validação. Visão geral de estatística e estimativas. Modelos supervisionados. Modelos não supervisionados. Método do gradiente descendente. Construindo o algoritmo e motivacionais
Fundamentos e paradigmas da Inteligência Artificial (IA). Ambiente Digital de Negócios. Complexidade nos Negócios. Aplicações de AI em Negócios. Métodos de busca para resolução de problemas. Heurística. Conhecimento e Raciocínio. Algorítimos de IA. Conceitos de aprendizado de máquina. Aplicações de IA: Processamento de Linguagens Naturais, Jogos, Robótica e Mineração de Dados. Inteligência Competitiva e Modelos de Negócios Digitais. Como Machine Learning e Big Data impulsionam a IA.
Tomada de decisão. Dados, Informações e Conhecimento.Fundamentos de Tomada de Decisão. AnalíticaAnalytics. Business Analytics na tomada de decisão. Ciências de dados e Analytics. Data Analytics. Big Data e Analytics. O que é BIG DATA ANALYTICS?. Onde Aplicar?. Big data Analytics Platforms.
Conceitos de segurança de informação. Serviços de segurança. Modelo para segurança em rede. Ataques cibernéticos. Criptografia. Varredura de portas e serviços. Normas ISO 2700, 27001,27002,27005,31000 e 22301. Recursos de autenticação. Identificação e solução de problemas.
Beneficios das ferramentas tecnológicas para gerenciamento de negócios.Times de tecnologia de Data Science, AI e Big Data. Atração e seleção de talentos na área de tecnologia utilizando DS e IA. Aplicações do Data Science e da Inteligência Artificial na área de marketing e inteligência de mercado. Uso de DS e da IA para a geração de valor para o cliente e como ferramentas de inovação.Administração de materiais com DS e AI. Gerenciamento de processos utilizando a IA. Modelagem de negócios. Plano de negócios, usando métodos ágeis. Pesquisa de mercado; técnicas qualitativas e quantitativas. Protótipo conceitual, low definition. Desenvolvimento de protótipos high definition. Elaboração do pitch de apresentação.
CARGA HORÁRIA TOTAL: 500H
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SOBRE O CURSO
O curso MBA em Tecnologia para Negócios: AI, Data Science e Big Data fornecerá aos alunos conhecimento sobre a utilização das tecnologias e o impacto do uso do Big Data. Neste curso iremos estudar sobre segurança da informação, as normas aplicáveis à segurança de dados, bem como a identificação e a solução de problemas. Haverá uma ênfase especial em como utilizar a ferramenta Business Analytics na tomada de decisão, bem como os pilares que sustentam a inteligência artificial, o Machine Learning e Deep Learning, e sua aplicação em Negócios.
Fornecer ao profissional a compreensão e habilidades para desenvolver visualizações adequadas para facilitar o processo de tomada de decisão, por meio de Business Analytics e Big Data, bem como demonstrar a importância de utilizar a tecnologia a seu favor ao analisar o grande fluxo de informações geradas e o uso da inteligência artificial e sua aplicação em Negócios.
O curso MBA em Tecnologia para Negócios: AI, Data Science e Big Data é destinado a profissionais graduados em Ciência da Computação, Sistemas de Informação, Ciência da Computação e Engenharia, e/ou profissionais que atuem no mercado com Inteligência de Negócios e TI, como gerentes de TI, coordenadores de projetos, analistas de negócios e, que tenham interesse em tecnologias para análise de bases de dados para apoio a tomada de decisão.
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