MBA em Data Science e Analytics: Tomada de Decisões Baseadas em Dados
INÍCIO DO CURSO
CARGA HORÁRIA
TURMA
Modalidade: Ao Vivo pela Internet
Aulas ao vivo, aos sábados, das 8:25 às 12:30.
As aulas são gravadas e podem ser assistidas a qualquer momento.
ESTRUTURA DO CURSO
- Fundamentos de Data Science;
- Data Driven Business: decisões corporativas orientadas a dados;
- Introdução à Linguagem de Programação;
- Estatística Básica para Análise de Dados;
- Teoria dos Grafos;
- Análise de Redes Sociais;
- Fundamentos de Otimização: Programação Linear;
- Fundamentos de Otimização: Programação Linear Inteira;
- Estruturação e Modelagem de Problemas Complexos com Abordagem Estatística;
- Power BI e construção de Dashboards;
- Simulação a Eventos Discretos;
- Produção Científica aplicada a Problemas de Data Science;
- Data Envelopment Analysis (DEA);
- Machine Learning: Clusterização e Análise Fatorial;
- Machine Learning: Análise de Correlação;
- Machine Learning: Modelos de Regressão;
- Machine Learning: Dados de Contagem e Modelos Binários;
- Machine Learning: Modelos de Classificação;
- Gerenciamento de Projetos Ágeis;
- Trabalho de Conclusão de Curso.
OBJETIVOS DO CURSO
Ao final do curso, os alunos do MBA em Data Science e Analytics: Tomada de Decisões Baseadas em Dados estarão aptos a:
- Dar suporte à tomada de decisão, com auxílio de modelos estatísticos selecionados que expliquem um problema ou uma oportunidade de negócio e as incertezas associadas;
- Extrair, organizar e combinar dados, estruturados ou não, numéricos ou textuais, para a modelagem estatística do problema ou da oportunidade de negócio;
- Desenvolver sistemas de processamento de dados (incluindo larga escala) que viabilizem a análise de modelo estatístico aplicado aos dados referentes ao assunto em questão;
- Utilizar técnicas de design na formulação de problemas ou oportunidades de negócio e criação de possíveis soluções, interagindo de forma assertiva junto aos stakeholders.
PÚBLICO-ALVO
Este programa é dirigido a profissionais graduados nas mais diversas áreas de conhecimento que desejam adquirir capacidade em Data Science e Analytics e Pesquisa Operacional para atuar como executivos de organizações ou empreender novos negócios de sucesso.
QUERO SABER MAIS SOBRE O CURSO
PROFESSORES
Graduada em Estatística pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (Unesp – 2008) e Mestra em Ciências: Estatística e Experimentação Agronômica pela Universidade de São Paulo (ESALQ/USP – 2012). Atualmente é Professora e Consultora na ASN.Rocks, é conselheira do CONRE-3, além de professora de Pós-graduação dos cursos de Analytics da FGV e MBA em Ciência de dados da ESALQ/USP. Já atuou na Oracle, foi gerente analítica na unidade de negócio ABD (Abril Big Data) na Editora Abril e Head de Analytics no SAS, Diretora da Analytics na Kantar Millward Brown.
Dois Pós-doutorados, sendo um deles em Ciências e Tecnologias Espaciais pelo Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA). É doutor em Sistemas, Apoio à Decisão e Logística pela Universidade Federal Fluminense (UFF) e mestre em Pesquisa Operacional pela COPPE UFRJ. É professor de Matemática Avançada na graduação em Engenharia de Computação no Instituto Militar de Engenharia (IME), onde também atua na pós-graduação em Sistemas e Computação e na pós-graduação em Engenharia de Transportes. Também é docente do MBA em Data Science e Analytics da USP. Faz parte da Diretoria da Sociedade Brasileira de Pesquisa Operacional (SOBRAPO) e possui mais de 600 pesquisas publicadas no Brasil e no exterior.
Igor Pinheiro é mestre em Engenharia de Produção, com ênfase em Pesquisa Operacional, pela Universidade Federal Fluminense (UFF). Graduado em Ciências Navais pela Escola Naval, do Rio de Janeiro (2014), com especialização na área de Máquinas. Possui Pós-Graduação em Propulsão Naval pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ). Monitor do MBA de Data Science e Analytics da Universidade de São Paulo (USP). É revisor dos periódicos IEEE Latin America Transactions, International Journal of the Analytic Hierarchy Process e Journal of Public Health. Membro da Operational Research UK Society.
Pesquisador em Modelagem Matemática e Computação pelo Centro de Análises de Sistemas Navais da Marinha (CASNAV) e Mestre em Sistemas e Computação pelo Instituto Militar de Engenharia (IME). Atualmente é doutorando em Engenharia de Produção pela Universidade Federal Fluminense (UFF), atuando na linha de pesquisa de Modelagem de Apoio à Decisão. Participante do grupo de pesquisa LEGGO (Laboratório de Estudos de Governança, Gestão e Otimização), com publicações nacionais e internacionais.
Doutorando em Engenharia Mecânica – Escola Politécnica – USP, Mestre em Engenharia Mecânica ênfase Fabricação – UNICAMP, Docente na USP – MBA USP/ESALQ de Data Science e Analytics, UNIVESP – Engenharia de Produção, Universidade Anhembi Morumbi, escolas de Engenharia Mecânica, Engenharia de Produção e Data Science Graduação e Pós. Engenheiro Mecânico ênfase Automobilística – FEI, 20+ anos de experiência em Automotiva em Engenharia, Produção, Lean Six Sigma e Melhoria de Processos, Lean Manufacturing / Office Expert, Lean Six Sigma Master Black Belt Sensei, Owner e CEO da Master Lean Six Sigma Consultoria e Treinamento, Membro da OR Society – UK, Membro do grupo de pesquisadores em Pesquisa Operacional do IME / CASNAV.
Graduado em Engenharia de Produção Mecânica pela Pontifícia Universidade Católica do Paraná (2007), com Pós-Graduação em Gestão de Projetos pela Pontifícia Universidade Católica do Paraná (2011). Tenho diversas experiências na área de Engenharia de Produção, atuando principalmente nos seguintes temas: Estratégia em Fabricação, Programação VBA Excel, Gestão da cadeia de suprimentos, Gerenciamento de Projetos e Estratégia e Organização. Atuo como Coordenador de P&D em Ferramentas de Gestão de Projetos em uma multinacional na área de construções de fábricas no ramo de papel e celulose.
Profissional de Inteligência de Mercado e Data Science com uma visão empresarial completa que tem como objetivo entender o cliente e propor a melhor solução para os problemas. Seu foco é na estratégia como um todo e em poder auxiliar as pessoas no entendimento do que é o mundo dos dados e como podemos utilizar informações para elaborar estratégias eficientes e com resultados usando métodos estatísticos, análise de dados e Machine Learning. Professor na MBA em Data Science e Analytics (USP/ESALQ).
Doutorando em Engenharia de Produção – UFSCar – Área: Pesquisa Operacional, Mestre em Engenharia Mecânica – UFSCar – Área: Pesquisa Operacional e Elementos Finitos, Mestre em Engenharia de Produção – UFSCar – Área: Pesquisa Operacional. Atua como especialista em Pesquisa Operacional pela FAI/UFSCar e Cognitivo.AI. Docente nos MBAs USP/ESALQ de Data Science e Analytcs e Gestão de Projetos. Docente no Instituto de Capacitação Business Shcool Brasil (BSBr) no MBa em Pesquisa Operacional no Apoio à Tomada de Decisão. CEO da Optimus Solutions – Consultoria especializada na aplicação de Pesquisa Operacional na resolução de problemas reais.
Mestre em Engenharia de Produção pela Universidade Federal da Paraíba (2009). Doutor em em Arquitetura (2018) pelo PPGAU/UFPB. Trabalha nas áreas de Gestão da Produção, Ergonomia 4.0, Higiene e Segurança do Trabalho 4.0, Manufatura Aditiva e Indústria 4.0. Green Belt , Black Belt e Master Black Belt em Lean Six Sigma (2019). Perito Judicial na esfera da Segurança do Trabalho.…
COORDENADOR
Dois Pós-doutorados, sendo um deles em Ciências e Tecnologias Espaciais pelo Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA). É doutor em Sistemas, Apoio à Decisão e Logística pela Universidade Federal Fluminense (UFF) e mestre em Pesquisa Operacional pela COPPE UFRJ. É professor de Matemática Avançada na graduação em Engenharia de Computação no Instituto Militar de Engenharia (IME), onde também atua na pós-graduação em Sistemas e Computação e na pós-graduação em Engenharia de Transportes. Também é docente do MBA em Data Science e Analytics da USP. Faz parte da Diretoria da Sociedade Brasileira de Pesquisa Operacional (SOBRAPO) e possui mais de 600 pesquisas publicadas no Brasil e no exterior.
