Pós-Graduação em Inteligência de Dados em Negócios

A disciplina explora a arte de contar histórias com dados, combinando técnicas narrativas com dados quantitativos para criar apresentações impactantes e verossímeis. Os estudantes aprenderão a utilizar recursos gráficos avançados, animações e iconografia para transformar dados em narrativas visuais atraentes e fáceis de interpretar. O foco está em levar a tomada de decisão baseada em dados ao estado da arte, encantando e convencendo através de storytelling visual e dinâmico. 

Aborda os limites da análise visual tradicional, especialmente ao lidar com variáveis complexas, e apresenta o Auto Machine Learning (AutoML) como uma solução para potencializar a análise preditiva. Os estudantes aprenderão a integrar ferramentas de AutoML com plataformas de visualização de dados, criando modelos preditivos que auxiliam na tomada de decisões mais precisas e eficazes. 

Esta disciplina capacita profissionais de negócios a irem além dos modelos prontos e automatizados, utilizando conhecimentos de Machine Learning e Estatística. O foco é formar o Cidadão Cientista de Dados, um profissional que, sem ser especialista em Ciência de Dados, é capaz de explorar as ferramentas e técnicas disponíveis, ampliando suas capacidades analíticas e criando soluções que superam as limitações dos recursos automatizados. 

A disciplina aborda os principais conhecimentos que compõem a Inteligência Artificial (IA) e como sua integração possibilita a automação de decisões e processos, eliminando a necessidade de intervenção humana em diversas etapas. Os estudantes serão capacitados a compreender o impacto da IA no futuro dos negócios e o papel dessa tecnologia na transformação do ambiente corporativo, preparando-os para os desafios e oportunidades que a IA trará em suas jornadas profissionais. 

A disciplina oferece uma experiência prática e completa sobre o ciclo de dados, desde a captura e transformação, até o armazenamento, visualização e interpretação. O foco está em desenvolver a capacidade de realizar todas as etapas da análise de dados de forma eficiente. Durante a Jornada Analítica, os estudantes aplicarão o aprendizado em situações reais, identificando e corrigindo dúvidas que surgem ao longo do processo, garantindo uma compreensão profunda e prática das técnicas e ferramentas utilizadas. 

Após o conhecimento de toda a jornada analítica, os estudantes desenvolverão uma aplicação prática relacionando negócios, marketing e inteligência de dados.  O modelo CRISP/DM será a base de sustentação do produto resultante, e que levará em consideração o entendimento do negócio e dos dados, a aplicação de modelos preditivos ou descritivos, e a materialização de um plano de ação. Além da carga horária da disciplina, serão necessárias horas adicionais para a elaboração e finalização de um projeto de conclusão aplicado.