Educon - Centro de Educação Continuada - PUCRS

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Cursos

Graduação

Pós-Graduação

MBA

Porto Alegre

CURSO DE MBA

Tecnologia para Negócios:

Ai, Data Science e Big Data - 1ª Edição

Área do Curso
Negócios
Modalidade
Presencial
Turno
Manhã, Noite

Apresentação

Programe-se

Início
29 de Março de 2019

Inscrições até 15/03/2019

Período
29/03/2019 a 14/12/2019
360 horas-aula
Dias e Horários
Quinzenalmente,
sextas-feiras, das 19h30min às 22h45min e sábados, das 9h às 17h30min.

Sobre os cursos da PUCRS Online

Cursos com aulas presenciais e ou on-line com especialistas e empreendedores de grande sucesso mundial, professores renomados do meio acadêmico e interação entre os alunos.

Lançado por meio da parceria entre PUCRS e UOL Edtech, maior empresa de tecnologia para educação do Brasil, além da modalidade presencial, realizada em Porto Alegre, a Pós-Graduação também está disponível de forma on-line para todo o País.

Veja todos os cursos aqui.

Objetivos

  • Ampliar os conhecimentos sobre AI, Data Science e Big Data e suas aplicações na área de negócios;
  • Capacitar os alunos para utilizar as novas tecnologias na área de negócios de maneira a potencializar os resultados;
  • Analisar os fatores críticos relacionados à gestão e ao planejamento de negócios ligados à tecnologia.

Público-Alvo

Empreendedores e gestores que buscam formação aplicada em tecnologia para otimização de negócios.

Unidade Promotora

Escola de Negócios, Escola Politécnica

Inscrições

Pode ser realizada pela internet ou presencial. O candidato deverá encaminhar o currículo. As vagas são limitadas e a PUCRS se reserva o direito de modificar e/ou prorrogar o período de inscrições.

Processo de Seleção dos Candidatos

  • Análise de Currículo;
  • Entrevista.

Documentos Necessários para Matrícula

Para fins de matrícula e confecção dos certificados de conclusão de curso é necessário que o aluno apresente, obrigatoriamente, no momento da matrícula UM dos seguintes documentos:

  • RG Civil (para brasileiros);
  • Carteira de Trabalho;
  • Passaporte;
  • Certidão de Nascimento;
  • Carteira de Conselho (deve constar no documento nome de pai e mãe e a naturalidade);
  • CNH (só será aceita como documento de identificação do aluno se for apresentada juntamente com documento complementar que informe a naturalidade do aluno).

Além de um dos documentos listados acima o aluno deverá, obrigatoriamente, enviar a cópia do diploma de graduação.

Período de Matrícula

Início: 12/12/2018
Término: 15/03/2019

Disciplinas

As soluções estão nos dados: como usar Modelagem Preditiva

Identificação de padrões em dados históricos para realizar previsões de tendências. Utilização de modelos estatísticos e matemáticos para prever resultados futuros. O uso da modelagem preditiva no processo decisório.

Data mining (mineração de dados)

Visão geral sobre sistemas de suporte à decisão e inteligência de negócio. Entendimento sobre o processo de KDD e, em especial sobre preparação de dados. Estudo sobre as principais tarefas de mineração de dados. A Mineração de Dados e suas utilizações em estudos de casos reais.

Segurança de dados: como usar antes que seja tarde

A importância da segurança e da proteção de dados na área de negócios. Princípios ligados à segurança da informação e de dados. Soluções mais utilizados para a segurança da informação e de dados.

Visualização de Dados para a tomada de decisão

Introdução à área de visualização de dados e suas aplicações. Visualização de informações, visualização científica e análise visual. Percepção, tipos de dados, representações visuais e princípios de interação. Estratégias para comunicação de resultados através de visualização.

Como estruturar um Business Intelligence e um Business Analytics usando Data Science

Como utilizar Data Science para coletar, organizar e gerenciar as informações na área de inteligência de negócios. Como usar Data Science para antecipar problemas e agir proativamente na análise negócios.

A revolução do Big Data: cases de sucesso e como usar

O que é e para que serve o Big Data. Como analisar e interpretar grandes volumes de dados e informações não estruturadas. Os principais usos do Big Data na área de negócios. Casos de sucesso do uso do Big Data.

DS: como transformar Data Science em uma ferramenta ou produto de negócios

Design de produto em Data Science. Geração de valor para o cliente. Segmentação do mercado, canais de comunicação, distribuição e relacionamento. Geração de receita. Recursos, atividades e parceiros-chave.

Inteligência Artificial: cases de negócios que já utilizam e como usar

O que é e como funciona a Inteligência Artificial. A evolução da inteligência artificial. Os principais usos da Inteligência Artificial na área de negócios. Casos de sucesso do uso da Inteligência Artificial em negócios.

Machine learning: como usar a aprendizagem de máquinas para superar o mercado

O que é Aprendizagem de Máquina e como ela ocorre. Abordagens para o Aprendizado de Máquina: Supervisionado, Não-Supervisionado e por Reforço. Redes Neurais e suas Variações. Modelos para Aprendizado Não-Supervisionado. Exemplos de usos e aplicações do Aprendizado de Máquina na área de negócios. Como obter vantagem competitiva através do Machine Learning.

Deep Learning: cases de sucesso e aplicações

O que é aprendizagem profunda e como ela funciona. Usos e tendências das redes neurais artificiais e do Deep Learning. Aprimoramento dos sistemas de recomendações e outras possibilidades de aplicação na área de negócios.

Infraestrutura para Big Data e Cloud computing (computação na nuvem)

Arquitetura de computação em nuvem. Serviços na nuvem e soluções para armazenamento. Benefícios e riscos associados. Casos e aplicações de computação na nuvem. Arquitetura para Big Data Analytics. Infraestrutura de armazenamento de dados para Big Data. Infraestrutura de computação para Big Data. Infraestrutura de rede para Big Data. Virtualização e computação em nuvem. Plataformas de Big Data na nuvem. HDFS. Hadoop e MapReduce. Spark.

IA: como transformar inteligência artificial em uma ferramenta ou produto de negócios

Design de produto em Inteligência Artificial. Geração de valor para o cliente. Segmentação do mercado, canais de comunicação, distribuição e relacionamento. Geração de receita. Recursos, atividades e parceiros-chave.

Como usar DS e AI para otimizar a Logística e as Operações

Usos e aplicações do Data Science e da Inteligência Artificial na área de logística, suprimentos e operações. Estratégias para otimizar o tempo e racionalizar o uso de recursos, máquinas e equipamentos. Administração de materiais com DS e AI.

Gestão de times na área de tecnologia: atração e retenção de talentos

Como planejar e montar estruturas e times de tecnologia de Data Science, AI e Big Data. Atração e seleção de talentos na área de tecnologia. Capacitação e desenvolvimento de profissionais. Avaliação de desempenho, remuneração e retenção de pessoas. Formação e desenvolvimento de equipes.

Como usar DS e AI para potencializar o Marketing e aumentar vendas

Usos e aplicações do Data Science e da Inteligência Artificial na área de marketing e inteligência de mercado. Estratégias para aumentar as vendas utilizando Data Science e da Inteligência Artificial.

Como usar DS e AI para gerir pessoas e processos

Gestão e otimização de processos utilizando Data Science e Inteligência Artificial. Planejamento de recursos humanos e estratégias de atração e retenção de pessoas utilizando Data Science e da Inteligência Artificial.

Como usar DS e AI para gerar diferenciais de qualidade e preço

Identificação de diferenciais competitivos de qualidade e de preço utilizando Data Science e Inteligência Artificial. Utilização de Data Science e da Inteligência Artificial para a geração de valor para o cliente.

Como usar DS e AI para causar disrupção e dominar o mercado

Oportunidades de inovação e disrupção no mercado utilizando Data Science e Inteligência Artificial. Utilização de Data Science e da Inteligência Artificial como ferramentas para alavancar a inovação.

Oficina de DS e IA para negócios

Modelagem de negócios. Plano de negócios, usando métodos ágeis (ex. Método Canvas). Pesquisa de mercado; técnicas qualitativas e quantitativas. Protótipo conceitual, low definition. Desenvolvimento de protótipos high definition. Elaboração do pitch de apresentação.

Orientação de Trabalho de Conclusão de Curso - TCC

O TCC poderá ser concluído no prazo máximo de até 6 meses após a realização das disciplinas. Os horários de orientação serão definidos por cada Unidade Acadêmica.

Professores

  • Me. Alessandro Nunes Souza
  • Dr. André Hartmann Duhá
  • Me. Augusto Aiquel Vaz Costa
  • Me. Cristiano Schifino
  • Dr. Duncan Dubugras Alcoba Ruiz
  • Me. Fábio Luiz de Carvalho Rios
  • Dr. Felipe Rech Meneguzzi
  • Me. Filipe Jaeger Zabala
  • Dra. Ionara Rech
  • Dra. Isabel Harb Manssour
  • Me. Jônatas Wehrmann
  • Dr. Lélis Balestrin Espartel
  • Dr. Luís Antônio Janssen
  • Dra. Sílvia Maria Wanderley Moraes
  • Dr. Tiago Coelho Ferreto

Coordenação

  • Profa. Dra. Ionara Rech
  • ionara@pucrs.br
    Possui graduação em Administração de Empresas pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (1998), mestrado em Administração pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (2001) e Doutorado em Administração no PPGA/EA/UFRGS no tema co-criação de valor da TI (2012). É professora Tempo Integral da Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul. Desde 2017 e Coordenadora do Curso de Graduação em Administração da Escola de Negócios da PUCRS. Foi Coordenadora de Negócios do Centro de Inovação Microsoft-PUCRS, do Curso de Especialização em Gestão Estratégica de TI e do Núcleo de Apoio à Gestão da Inovação (NAGI). Foi consultora do Programa Redes de Cooperação do Estado do RS. Tem experiência na área de Administração, especialmente em gestão da inovação e tecnologia da informação, atuando principalmente nos seguintes temas: modelos de gestão da inovação, gestão de TI, impacto da TI nas organizações e valor da TI.
  • Prof. Dr. Michael da Costa Móra
  • michael.mora@pucrs.br
    Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (1991), mestrado em Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (1993) e doutorado em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (2000). Atualmente é professor adjunto do Instituto de Informática. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Inteligência Artificial, atuando principalmente nos seguintes temas: Inteligência Artificial, Aprendizagem de Máquina, Agentes inteligentes e Sistemas Muitagentes, Engenharia de Software e Desenvolvimento de Sistemas, Ensino de Programação e de Ciência da Computação.

Investimento

PúblicoValor da Mensalidade
Público em geral
Matrícula de R$ 1.260,00 + 18 parcelas de R$ 1.260,00
PUCRS Alumni
Matrícula de R$ 1.260,00 + 18 parcelas de R$ 1.108,80
  • Para dependentes de funcionários da PUCRS;
  • Para professores, técnicos administrativos e pais de alunos da Rede Marista;
  • Grupos de 5 ou mais participantes de uma mesma empresa ou empresas conveniadas;
  • Funcionários do Centro Clínico, RAIAR e empresas instaladas no TECNOPUC;
  • Dependentes de funcionários do INSCER, Gráfica EPECÊ e HSL.
Matrícula de R$ 1.260,00 + 18 parcelas de R$ 1.134,00
Estudantes com faixa etária de 50 a 59 anos
Matrícula de R$ 1.260,00 + 18 parcelas de R$ 1.008,00
Estudantes com faixa etária superior a 60 anos
Matrícula de R$ 1.260,00 + 18 parcelas de R$ 882,00

Matrícula

O pagamento do valor de matrícula deverá ser realizado na data da matrícula. O valor diferenciado, para as demais parcelas, é concedido a partir da primeira mensalidade do curso. As mensalidades iniciarão após o início do curso, com vencimento no dia 15 de cada mês, via boleto bancário.

Orientações Financeiras

Na modalidade de pagamento à vista é concedido ao estudante a redução de 10% sobre o valor de todas as parcelas. E, em havendo o cancelamento ou trancamento do curso, o cálculo dos valores de devolução referente as parcelas vencidas, será desconsiderada a redução concedida desde a matrícula paga.

Financie seu Curso com o Crédito Educativo

O Crédito Educativo possibilita o financiamento de 50% das parcelas do curso, com prazo de restituição equivalente ao número de parcelas utilizadas.



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