Business Analytics | 2019

INSCRIÇÕES ABERTAS

Apresentação

 

Entre em contato com a coordenação. 

 

Os dados que circulam diariamente nas organizações aumentam significativamente e criam um volume massivo a ser trabalhado, analisado e, por fim, armazenado. O valor real desses dados depende da capacidade dos profissionais e das empresas conseguirem extraí-los e usá-los a favor do desenvolvimento de novos produtos, vendas, marketing, produção, além do gerenciamento de operações, finanças e investimentos.

Business Analytics é uma área interdisciplinar, caracterizada por um conjunto de habilidades, tecnologias e práticas para a investigação e exploração do desempenho passado das empresas para obter informações e impulsionar o planejamento presente e futuro dos negócios. Concentra-se na análise dos dados com o objetivo de gerar novos conhecimentos, insights, além de compreender o desempenho do negócio com base em dados e métodos estatísticos.

Portanto, Business Analytics pode ser definido como um conjunto de abordagens metodológicas para exploração iterativa dos dados de uma organização, com ênfase na análise estatística.

Objetivo

O principal objetivo do curso de especialização em Business Analytics é criar um ambiente de aprendizagem para o uso de dados e modelos para apoiar processos de tomada de decisão. Espera-se que ao final do curso o estudante desenvolva as seguintes habilidades:

  • Analisar diferentes base de dados, inclusive big data;
  • Utilizar modelos e sistemas computacionais para a aplicação de dados qualitativos e quantitativos em processos de decisão.

O curso foi criado para enfatizar situações reais vivenciadas nas organizações, tais como análise de risco de crédito, previsão do retorno de investimentos, avaliação de níveis de estoque e produção, impacto da publicidade nas vendas, simulação de mudanças organizacionais, segmentação de consumidores, priorização de distribuição e atendimento, entre outros.

O curso foi estruturado segundo a visão de business analytics da INFORMS,  organização responsável pela certificação profissional em Analytics (Certified Analytics Professional).

Entre os temas emergentes que serão abordados durante o curso, pode-se citar:

  • Data Mining for Business Analytics
  • Data Visualization
  • Decision Models
  • Econometrics
  • Forecasting Time Series Data
  • Introduction to Stochastic Processes
  • Risk Management Systems
  • Trading Strategies and Systems
  • Regression and Multivariate Data Analysis
  • Research for Customer Insights

Entre as áreas potenciais para atuação dos egressos do curso, pode-se citar:

  • Vendas
  • Empreendedorismo
  • Investimentos
  • Marketing
  • Supply Chain Management
  • Gestão de Produto
  • Finanças
  • Gestão de Risco
  • Planejamento Estratégico
  • Gestão de Projetos

Data prevista para o início do curso: junho de 2019

Público-alvo: Profissionais com formação superior, empreendedores, gestores, profissionais liberais e demais interessados em melhorar sua capacidade de analisar e prospectar dados, informações e conhecimento para apoio a tomada de decisão operacional, tática e estratégica.

Processo de seleção: análise curricular e entrevista com o coordenador do curso.

Carga Horária: 360 horas/aula com duração máxima de 20 meses.

Horário das aulas: Em semanas alternadas, nas terças, quartas e quintas-feiras, das 18h30 às 22h30.

Inscrições e cronograma

Para realizar a inscrição, é necessário:

  1. Preencher a ficha de inscrição em https://goo.gl/forms/uY2v5gm50s4UKNMJ2
  2. Enviar os seguintes documentos para o e-mail esp.analytics@ea.ufrgs.br
  • Mini curriculum vitae contendo formação acadêmica e principais cargos e funções desempenhados nos últimos 5 anos;
  • Cópia do histórico do curso de graduação
  • Cópia do diploma de curso de graduação

Período de inscrições: até 31 de março de 2019

Processo seletivo: de 10 de abril a 03 de maio de 2019

Divulgação do resultado: até 15 de maio de 2019

Início das aulas: junho de 2019

Número de vagas: 25

Requisito mínimo: diploma de graduação de nível superior


No ato da matrícula, o candidato deverá entregar:

  • Cópia do RG e CPF
  • Cópia do comprovante de residência
  • Duas fotos 3×4
  • Cópia do diploma de graduação autenticada em cartório

Disciplinas

O curso de especialização em Business Analytics está dividido em três módulos, com atividades integradoras e projetos aplicados ao final de cada etapa, com a seguinte estruturação:

⇒ Módulo I – Gestão e Análise de Dados e Informações: o objetivo deste módulo é apresentar os conceitos fundamentais sobre Business Analytics e os principais desafios e tendências para a área. Também serão abordados aspectos fundamentais para estruturação e extração de informações a partir de banco de dados.

Disciplinas:

  • Introdução ao Business Analytics (30h/a): apresentar os conceitos básicos e principais desafios e oportunidades da análise de grandes volumes de dados para os negócios.
  • Business Analytics com R (30h/a): apresentar os princípios da Apresentar os princípios da linguagem R para o desenvolvimento de projetos de Business Analytics.
  • Modelagem Informacional (30h/a): abordar conceitos de banco de dados, armazenamento e recuperação de informações para projetos de Business Analytics.
  • Gestão Estratégica de Negócios (15h/a): capacitar os alunos com fundamentos e práticas em estratégia organizacional, dando atenção a questões de tecnologia de informação e analytics.
  • Seminário I: Práticas de Business Analytics (30h/a): discutir tendências e práticas para projetos de business analytics através da demonstração de cases com empresas e profissionais da área.

⇒ Módulo II – Transformando informações em conhecimento: o objetivo deste módulo é apresentar técnicas, ferramentas e modelos quantitativos voltados para obtenção de conhecimento a partir de bases de dados.

Disciplinas:

  • Estatística para Business Analytics (30h/a): demonstrar os princípios básicos da estatística e seu relacionamento com a gestão de dados, conhecimento e analytics.
  • Mineração de dados (30h/a): capacitar os alunos a projetar e avaliar um processo de descoberta de conhecimento utilizando bases de dados reais.
  • Modelagem Preditiva (30h/a): apresentar modelos para previsão de resultados categóricos e contínuos usando diferentes técnicas quantitativas.
  • Seminário II: Práticas de Business Analytics (30h/a): discutir tendências e práticas para projetos de business analytics através da demonstração de cases com empresas e profissionais da área.

⇒ Módulo III – Casos e Aplicações de Business Analytics: o módulo final do curso envolve a apresentação de diferentes áreas de aplicação dos conceitos de Business Analytics, assim como a elaboração de um projeto aplicado a ser desenvolvimento sob a orientação de um professor do curso.

Disciplinas:

  • Business Analytics aplicado a Text Mining (15h/a): apresentar técnicas quantitativas para encontrar termos, padrões e relacionamentos em documentos de texto com grande volume de dados.
  • Business Analytics aplicado a Finanças e Investimentos (15h/a): abordar conceitos sobre modelagem de dados em finanças usando técnicas de simulação e otimização.
  • Business Analytics aplicado a Marketing (15h/a): fornecer instrumental analítico e metodológico para o planejamento, execução e avaliação de pesquisas em marketing com foco em analytics.
  • Business Analytics aplicado a Logística e Produção (15h/a): introduzir teorias e métodos aplicáveis à análise de decisões com múltiplos objetivos, tanto sob condições determinísticas como sob condições de risco.
  • Business Analytics aplicado a Redes Sociais (15h/a): apresentar conceitos e técnicas utilizados na análise de redes sociais e estabelecer relações com o ambiente organizacional, político e econômico.
  • Projeto Integrado em Business Analytics (30h/a): proporcionar orientações em relação ao desenvolvimento de um trabalho científico, bem como do projeto aplicado de final do curso.

OBS: Em alguns casos, a sequência das disciplinas pode ser alterada, conforme disponibilidade e agenda dos professores e empresas participantes do curso. Entretanto, a sequência lógica necessária para o acompanhamento do curso pelos alunos será respeitada.

Corpo docente

Profa. Dra. Daniela Francisco Brauner

Doutorado em Informática, PUC-Rio (2008)

Principais áreas de interesse: Open data (dados abertos); Linked Open Data; Web semântica e ontologias; Bancos de dados distribuídos; Sistemas de Informação; Gestão do conhecimento; Coordenação do desenvolvimento de tecnologias de informação e comunicação.

Lattes: http://lattes.cnpq.br/3849270347679531


Prof. Dr. Davide Carbonai

Doutorado em Sociologia Econômica, Università di Teramo (2005)

Principais áreas de interesse: Sociologia econômica; Políticas públicas; Análise de redes sociais.

Lattes: http://lattes.cnpq.br/1654356891323370


Prof. Dr. Denis Borenstein

Ph.D., University of Strathclyde, Escócia, 1995

Principais áreas de interesse: Modelagem de Sistemas; Métodos Quantitativos Aplicados; Desenvolvimento de Sistemas Inteligentes para a Gestão.

Lattes: http://lattes.cnpq.br/8373564643000623


Profa. Dra. Fernanda Maria Muller

Mestrado em Engenharia de Produção pela Universidade Federal de Santa Maria (2016) e doutorado em Administração no PPGA/UFRGS

Principais áreas de interesse: Finanças; Gestão de Risco; Risco de Modelo; Econometria Financeira.

Lattes: http://lattes.cnpq.br/3226110093009785


Profa. Dra. Karin Becker

Doutorado em Informática (Facultés Universitaires Notre-Dame de la Paix, Bélgica, 1993)

Principais áreas de interesse: Banco de Dados, Sistemas de Informação.

Lattes: http://lattes.cnpq.br/1559292514654215


Prof. Dr. Leandro Krug Wives

Doutorado em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (2004)

Principais áreas de interesse: Mineração de textos, Modelagem Conceitual e Ontologia, Sistemas de Recomendação e Mineração de dados na Web.

Lattes: http://lattes.cnpq.br/5996993884846655


Prof. Dr. Luciano Ferreira

Doutorado em Sistemas de Informação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (2009)

Principais áreas de interesse: Sistemas de Informação e de Apoio à Decisão, Pesquisa Operacional, Métodos Multicritério de Apoio à Decisão, Logística.

Lattes: http://lattes.cnpq.br/2012931032697595


Prof. Dr. Marcelo Brutti Righi

Doutorado em Administração com ênfase em Finanças – UFSM

Principais áreas de interesse: Gestão de Risco; Finanças Matemáticas; Econometria Financeira.

Lattes: http://lattes.cnpq.br/0441646892659099


Prof. Dr. Pablo Cristini Guedes

Doutorado em Administração (Pesquisa Operacional) pela UFRGS (2017)

Principais áreas de interesse: Pesquisa Operacional, Métodos Quantitativos Aplicados, Business Analytics.

Lattes: http://lattes.cnpq.br/1270472507002926


Profa. Dra. Renata de Matos Galante

Doutorado em Ciência da Computação (UFRGS, Porto Alegre, Brazil, 2003)

Principais áreas de interesse: Bancos de dados, Big Data, Redes Sociais e Análise de Dados (saúde, dados urbanos, meteorológicos, redes sociais, entre outros).

Lattes: http://lattes.cnpq.br/3867942762661182


Prof. Dr. Takeyoshi Imasato

Doutorado em Administração pela Fundação Getúlio Vargas (2010)

Principais áreas de interesse: Estudos Organizacionais, Estratégia e Administração Pública.

Lattes: http://lattes.cnpq.br/4646842973643426


Prof. Dr. Tiago Pascoal Filomena

Doutorado em Engenharia de Sistemas pela George Washington University, EUA, 2010

Principais áreas de interesse: Engenharia Econômica e Pesquisa Operacional.

Lattes: http://lattes.cnpq.br/0049341984494164


Prof. Dr. Vinícius Andrade Brei

Doutorado em Marketing (2007): École des Hautes Études Commerciales (HEC), Paris

Principais áreas de interesse: Processos adaptativos, desejos de consumo, preferências e arquitetura de escolhas do consumidor (micro) e seus reflexos na formação e modificação de mercados (macro), business analytics, métodos de previsão de potencial de mercado e de demanda.

Lattes: http://lattes.cnpq.br/9392068753290032

Investimento

  • Opção 1
    22 parcelas de R$ 800,00 (para público em geral);
  • Opção 2
    22 parcelas de R$ 730,00 (para ex-alunos da UFRGS ou empresa conveniada*);
  • Opção 3
    R$ 16.000,00 para pagamento à vista

* Empresas Conveniadas:

– Aspet
– Bacharéis e Tecnólogos registrados no CRA-RS
– Copesul
– Clube de Vantagens do Correio do Povo
– Dell Computadores
– DM9 Sul Publicidade
– Estagiar RS
– Embretec: Empresa Brasileira de Tecnologia e Administração de Convênios
– Ferramentas Gerais e empresas do grupo SLC.
– Funcionarios do Sindilojas, associados efetivos, colaboradores e seus dependentes
– Gerdau S/A
– GetNet (Toque e Fale)
– Hospital de Clinicas Porto Alegre
– Lojas Renner
– Lojas Quero-Quero
– Oi
– Qualidade RS – PGQP
– SEPRORGS
– Sicredi
– Springer Carrier
– Sistema Fiergs/Fecomércio/SESC
– Yara Brasil Fertilizantes

Contato

Coordenador do curso: Prof. Dr. Luciano Ferreira
E-mail: ferreira.luciano@ufrgs.br

ou

esp.analytics@ea.ufrgs.br (para informações e/ou agendamento de conversa com o coordenador do curso)