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ESPECIALIZAÇÃO

GESTÃO E ANÁLISE ESTRATÉGICA DE DADOS

Março 2020

site do curso | pucminas.br

Considerada uma das melhores universidades privadas do Brasil – foi eleita por seis vezes pelo Guia do Estudante , publicação da Editora Abril, como a melhor entre as particulares do país - e reconhecida pelo Vaticano, como a maior universidade católica do mundo, a PUC Minas abriga mais de 64 mil alunos em seus cursos de graduação e pós-graduação. São sete campi localizados nas cidades de Belo Horizonte, Betim, Contagem, Arcos, Poços de Caldas, Serro e Uberlândia, além de três unidades – Barreiro, Praça da Liberdade e São Gabriel. A Universidade tem como missão o desenvolvimento humano e social da comunidade acadêmica a partir da formação ética e solidária, da produção e disseminação de conhecimento, arte e cultura. O tripé Ensino, Pesquisa e Extensão se articula em projetos inovadores e voltados para a transformação da sociedade. PUC MINAS – COMPROMISSO COM A SOCIEDADE

OBJETIVOS

O conceito de data literacy está associado à habilidade em lidar com dados como a base para o processo de tomada de decisões. O curso de Especialização em Gestão e Análise Estratégica de Dados busca capacitar profissionais de todas as áreas nas técnicas e ferramentas digitais de análise de dados, atendendo uma demanda crescente que vai além da capacidade operacional dos atuais departamentos de Tecnologia da Informação (TI). As plataformas modernas de Analytics e Business Intelligence, fortemente baseadas na exploração visual e na abordagem self-service, abrem espaço para que executivos e profissionais de áreas diversas consigam explorar dados estruturados ou não, gerando insights e previsões a partir de soluções analíticas. Exemplo disso são as organizações data-driven, como Netfilx, Amazon e Uber, que conseguem aplicar técnicas com efetividade na obtenção de resultados para o negócio. Nesse sentido, as competências de gestão e análise de dados tornam-se mandatórias para as profissões do futuro. PÚBLICO-ALVO O curso é voltado para profissionais com formação superior em áreas como Administração, Ciência da Informação, Comunicação, Economia, Engenharias, Estatística, Marketing, dentre outras e que buscam progressão na carreira por meio da compreensão de modelos de gestão e aplicação de técnicas e ferramentas de análise de dados com foco na melhoria do processo de tomada de decisão. VISÃO GERAL LOCAL IEC PUC Minas Praça da Liberdade Belo Horizonte - MG DURAÇÃO Início: mar/ Término: jul/ CARGA HORÁRIA 434 horas/aula HORÁRIOS Segundas e quartas feiras, eventualmente terças. Das 19h às 22h INSCRIÇÕES Até mar/

Um dos pilares do curso está na compreensão dos modelos de gestão nas organizações. É importante conhece a dinâmica dos gestores antes de aplicar as técnicas e tecnologias de gestão e análise de dados. Outro pilar está na área de Business Intellgence que possibilita a geração de relatórios e painéis de controle a partir dos dados consolidados de diversos sistemas fonte. Por fim, no pilar de Business Analytics, são apresentadas as tecnologias avançadas que permitem a avaliar a visão de futuro a partir dos dados. GESTÃO E GOVERNANÇA DE DADOS ❖ Gestão de Performance Corporativa ❖ Transformações Digitais e Organizações Data Driven ❖ Governança de Dados ❖ Gerenciamento Ágil de Projetos ❖ Projetos Integrados de Analytics BUSINESS INTELLIGENCE ❖ Bancos de Dados Relacionais e Linguagem SQL ❖ Modelagem de Dados para Data Warehouse ❖ Preparação e Integração de Dados ❖ Visualização de Dados ❖ Data Discovery e Analytics BUSINESS ANALYTICS ❖ Estatística Geral – Teoria e Aplicações ❖ Recuperação da Informação na Web e Redes Sociais ❖ Inteligência Artificial e Machine Learning ❖ Análise Estratégica de Dados ESTRUTURA DO CURSO

CORPO DOCENTE Patrícia França Especialista em Engenharia da Qualidade, Gerência de Projetos, Tecnologia da Informação e Gestão Empresarial (PUC Minas) Rommel Carneiro - Coordenador do Curso Consultor em Gestão de Informação | Doutorando em Ciência da Informação (UFMG) | Mestre em Informática (PUC Minas) O corpo docente é formado, na sua maioria, por mestres e doutores, especialistas nas suas áreas de atuação. Todos os professores possuem grande experiência na área de Analytics e Business Intelligence, com atuação em empresas de diversos segmentos e portes variados. Carlos Barbieri Mestre em Engenharia de Sensores Remotos pelo INPE, Pós- graduado em Informática pelo INPE e engenheiro (UFRRJ). Ricardo Nadalin Ferez Especialista em Sistemas de Informatização Empresarial (UNIP), Bacharel em Ciência da Computação (USCS)

Leonardo Maúrício MBA em Tecnologia da Informação (Faculdade Pitágoras). Especialização em gerência de Projetos (IETEC) CORPO DOCENTE (continuação) Zilton Cordeiro Jr. Gerente de Projetos e Pesquisador na UFMG. Mestre em Ciência da Computação (UFMG) Sheila Dias Mestre em administração (FUMEC), MBA em gestão de projetos de TI Cláudio Lúcio Data Specialist na A3Data. Mestre em informática (PUC Minas). Especialista em Estatística (UFMG). Rodrigo Vitorino Moravia Analista de BI na PUC Minas. Pós-Graduação em Gestão de Informação e Tecnólogo em Informática pela Newton Paiva. Priscila Papazissis Matuck Mestre em Administração (FUMEC), pós em Engenharia de Software (UFMG) e graduada em Ciência da Computação (FUMEC) Hugo Bastos Doutor e mestre em Engenharia Elétrica (UFMG), bacharel em Ciência da Computação (UFMG)

MODELAGEM DE DADOS PARA DATA WAREHOUSE Modelo Dimensional: fatos, dimensões, medidas. Granularidade. Agregação. Principais tipos de Modelos. Principais operadores OLAP. Introdução ao processo ETL. Data lakes. VISUALIZAÇÃO DE DADOS Fundamentos de visualização de dados. Tipos de dados e técnicas de visualização: dados categóricos, séries temporais, dados multivariados, Geoanálises. Dashboards. Data Storytelling. Projetos em design de informação. DATA DISCOVERY E ANAYTICS Fundamentos da descoberta de dados. Projeto e construção de aplicações OLAP. Ferramenta de Data Discovery e Self-Service Analytics. ESTATÍSTICA GERAL – TEORIA E APLICAÇÕES Estatística descritiva. Probabilidade e distribuições de probabilidade. Inferência: estimação pontual e intervalar e testes de hipóteses. Utilização de software para análises estatísticas e análise de casos aplicados à gestão. RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO NA WEB E REDES SOCIAIS Ferramentas de análise, monitorização e benchmark. Algoritmos e soluções para problemas de busca e extração de informação da Web. Algoritmos e soluções para a análise de redes sociais online e em sites de conteúdo. Web crawling. PREPARAÇÃO E INTEGRAÇÃO DE DADOS Fundamentos da coleta e preparação de dados. Processo de descoberta de conhecimento. Processo ETL. Identificação de requisitos. Fontes e tipos de dados. Aplicação de técnicas e ferramentas para coleta, limpeza, processamento, transformação e entrega de dados. INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E MACHINE LEARNING Fundamentos de Inteligência Artificial. Processo de Mineração de Dados. Técnicas de aprendizado supervisionado e não-supervisionado. Modelagem da solução. Aplicação de ferramentas de Machine Learning. ANÁLISE ESTRATÉGICA DE DADOS Organizações Data Driven. Programa de fluência em dados (data literacy). Arquitetura de dados corporativa. Contextos organizacionais de análise de dados. Design thinking aplicado em soluções de negócios. Aplicação de ferramentas de Inteligência Artificial, Business Analytics e Self-service BI. EMENTA (continuação)

ESPECIALIZAÇÃO

GESTÃO E ANÁLISE ESTRATÉGICA DE DADOS