Apresentar e descrever as aplicações avançadas de Data Analytics e Big Data em áreas diversas, tais como marketing, finanças, investimentos, planejamento e controle de produtos, gestão de recursos humanos, etc. A intenção é permitir ao aluno obter uma visão ampla das possibilidades atuais de aplicação dos recursos tecnológicos na análise e previsão de resultados, bem como apresentar tendências futuras na área. Capacitando-o a desenvolver e participar de novos projetos que envolvam estes conhecimentos.
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O Data Analytics, ou Análise de Dados, é uma área da ciência da computação e da estatística que se concentra na interpretação e no processamento de conjuntos de dados para extrair informações valiosas e insights significativos. Essa disciplina se tornou fundamental nas organizações modernas dedicando recursos e influenciando seus colaboradores a se destacarem, uma vez que os dados desempenham um papel crucial na tomada de decisões eficazes.
A pergunta que se busca responder é como analisar de forma coerente e rápida informações em tempo real e em quantidade não controlada, influenciando de forma estratégicas a tomada de decisão das empresas? Volume, Variedade, Velocidade, Veracidade e Valor definem as dimensões básicas do Big Data. Para trabalhar nestas dimensões há a necessidade de organizarmos as informações para podermos efetivamente analisá-las de forma razoável e factível.
Conhecer em essência as técnicas analíticas que envolvem a manipulação de grandes conjuntos de dados, é tarefa dos novos gestores.
Notem que independente das ferramentas disponíveis, necessitamos ter os conceitos para decidir sobre as táticas e utilizar os insights de forma estratégica para atender necessidades e desafios dos negócios.
O Que é Data Analytics?
Data Analytics envolve o uso de várias técnicas e ferramentas para:
• Coletar Dados: Reunir informações de diversas fontes, como bancos de dados, sensores, dispositivos IoT (Internet das Coisas) e redes sociais.
• Limpar e Preparar Dados: Processar dados brutos para eliminar erros, duplicações e torná-los adequados para análise.
• Analisar Dados: Aplicar métodos estatísticos e algoritmos para identificar tendências, padrões e relações nos dados.
• Visualizar Dados: Criar gráficos e visualizações para tornar os resultados da análise mais compreensíveis e acessíveis.
• Tomar Decisões: Usar os insights gerados pela análise de dados para apoiar a tomada de decisões em diversas áreas, como negócios, saúde, marketing, entre outros.
Por Que Data Analytics é Importante?
Data Analytics é fundamental por várias razões:
• Tomada de Decisões Baseada em Dados: Ajuda a tomar decisões mais informadas e embasadas em evidências, o que pode aumentar a eficiência e a eficácia em vários setores.
• Identificação de Oportunidades de Negócios: Permite a descoberta de novas oportunidades de mercado, otimização de processos e aumento da competitividade.
• Previsão e Antecipação de Problemas: Permite prever tendências futuras, identificar problemas potenciais e tomar medidas proativas.
• Personalização: Facilita a personalização de produtos e serviços para atender às necessidades individuais dos clientes.
• Economia de Recursos: Ajuda a evitar desperdícios de recursos e reduzir custos desnecessários.
O curso de Pós-Graduação em Data Analytics e Marketing está classificado na área de Gestão de Marketing Digital e Data Science. Mas você também terá a oportunidade de adquirir conhecimento em outras áreas. Veja como as disciplinas do curso se dividem:
Profissionais de marketing, negócios, análise quantitativa e/ou de tecnologia, em início de carreira, mas com alguma experiência profissional que estejam interessados em conhecer ou ampliar seus conhecimentos sobre a área de Inteligência de Mercado e Big Data. Integrantes de equipes de Marketing, Inteligência de Negócio, Business Intelligence ou Tecnologia.