Pós-graduação ESPM

Master em Data Science & Analytics

Rio de Janeiro

DAY ONE: 07/04/2025

Sobre o curso

O Master em Data Science & Analytics explora a conexão entre capacidade analítica e visão estratégica de mercado, capacitando os alunos a trabalhar com dados de bancos de dados, redes sociais e geolocalização. Em parceria com a IBM, a ESPM oferece uma base sólida em gestão de soluções de software e tecnologia, voltada para atender às necessidades e desejos dos consumidores.

 

O objetivo é formar profissionais de referência em Data Science, prontos para contribuir de forma sistemática para o conhecimento e para atender e antecipar demandas de empresas e da sociedade.

Master em Data Science & Analytics

Início das aulas: 09/04/2025

Dias da semana: às segundas e quartas-feiras (hyflex), e um sábado (presencial) por disciplina

Período: Noturno

Horário: Às segundas e quartas-feiras das 19h às 22h e sábados das 8h30 às 15h30

Carga horária: 390h

Duração: 2 Semestres

35X R$ 977,83

GRATUITO

Taxa de inscrição para o processo seletivo

Inscrições até: 08/04/2025

Para empresas

Este curso pode ser customizado para a sua organização

Modalidade

Hyflex​

O máximo de flexibilidade para a sua agenda e localização. Tenha liberdade para participar das aulas ao vivo, presencialmente, nas unidades ESPM, ou virtualmente*, via Zoom. Participe presencialmente para viver experiências imersivas e fazer networking ou participe virtualmente, de onde estiver, para melhor adaptação da sua agenda e localização. Gravações de aula disponíveis para rever discussões (não gera abono de falta). *Existe um encontro presencial obrigatório por disciplina nas pós-graduações Hyflex.

unidade

Glória
Villa Aymoré

Sobre o curso

Tecnologia aliada à tomada de decisão.

Com dados de vendas, redes sociais, geolocalização e modelos preditivos tornando-se comuns no ambiente corporativo, o volume de informações desafia os métodos tradicionais de análise. Big Data e Inteligência Artificial emergem como pilares para processar dados em tempo real e otimizar a tomada de decisões. O Master em Data Science, Big Data e Inteligência Artificial Aplicados a Negócios e Marketing prepara você para manipular grandes volumes de dados e aplicar técnicas analíticas essenciais para o cenário atual.

MASTER EM DATA SCIENCE & ANALYTICS RIO
Áreas temáticas

O curso Master em Data Science & Analytics 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:

Para quem se destina

É indicado para profissionais de marketing, negócios, análise quantitativa e tecnologia, no início de carreira ou com experiência, interessados em expandir seus conhecimentos em Inteligência de Marketing, Ciência de Dados e Big Data. É ideal para membros de equipes de Marketing, Inteligência de Negócios, Business Intelligence e Tecnologia.

logo ibm

Em parceria com a IBM

O curso explora, por meio da parceria com a IBM, a integração entre a capacidade analítica de trabalhar com dados de registros de bancos de dados, de redes sociais, de geolocalização etc. e a visão de mercado e negócios.

E essa integração é cada vez mais comum nas empresas. Ao criar uma pós-graduação em Big Data e Inteligência de Marketing, a ESPM e a IBM buscam capacitar os executivos dando a eles uma forte e sólida base em gestão de soluções de software e tecnologia, mas desenvolvendo o foco, a paixão e a fidelidade à missão do marketing de atendimento às necessidades e desejos por meio da comercialização.

A visão será a de ser referência nesse campo híbrido de formação, contribuindo de maneira sistemática na geração de conhecimento e no atendimento e antecipação das demandas das empresas e da sociedade.

A missão do curso é capacitar profissionais para a utilização de técnicas nas áreas integradas de marketing e big data, buscando sinergia entre os conhecimentos dessas áreas por meio da construção de um ambiente com ênfase no indivíduo e em sua inserção no espaço tecnológico atual.

O que você vai aprender:

Nivelamento

Proporciona a compreensão dos fundamentos e conceitos de marketing. Aborda os tópicos relevantes de um plano de marketing. Possibilita ao aluno identificar quais fatores do ambiente de marketing podem afetar os negócios de uma organização e conhecer as estratégias e o composto de marketing necessários para a obtenção dos resultados esperados.

A disciplina visa facilitar a aquisição e ordenação dos conceitos básicos de finanças empresariais envolvendo conceitos relacionados ao valor do dinheiro no tempo, tais como o valor presente, o valor futuro, as taxas e as prestações uniformes. A abordagem trata, também, da estrutura e do significado dos demonstrativos financeiros do balanço patrimonial, da demonstração de resultados e do fluxo de caixa e dos indicadores financeiros de liquidez, endividamento e rentabilidade.

Marketing e Estratégia

Apresenta os principais conceitos e técnicas associados à gerência de projetos utilizados pelo PMI na gestão empresarial moderna, proporcionando uma visão realista da função do gerente de projeto, destacando o processo, a importância para o mercado e sua adaptabilidade à empresa e ao potencial de alavancagem dos negócios. Associar projetos com o planejamento estratégico. Conceituar, descrever e decompor a estrutura analítica de um projeto. Definição de métricas e medidas para gestão e acompanhamento de projeto. Entender os dilemas e desafios que precisam ser gerenciados durante a condução e implantação de projetos analíticos – principalmente envolvendo equipes multidisciplinares.

Despertar e desenvolver a habilidade de identificar e definir o posicionamento estratégico através de ferramentas de diagnóstico e métricas de avaliação adequadas ao complexo cenário atual. Cenários de Transformação Digital. Ecossistemas, Organizações Exponenciais e estratégias inovadoras. Ferramentas analíticas de suporte a estratégia e decisão.

Analyitics e inteligência de marketing

Propõe a abordagem analíticas quantitativa para estruturação e solução de problemas mercadológicos e principais conceitos e técnicas relativos ao sistema de informações de mercado e a influência destas nas estratégias de tomada de decisão da organização em um ambiente de alta competitividade. Para tanto, enfoca o emprego de múltiplas técnicas de análise quantitativa utilizadas na gestão empresarial moderna. Trata de tópicos como inferência estatística, modelos probabilísticos de previsão e auxílio à tomada de decisões. Permitir ao aluno a obtenção de conhecimentos essenciais na área de modelagem quantitativa, para utilização nas demais disciplinas. Os tópicos incluem modelagem estatística de dados, noções de modelagem e resolução de problemas em planilha eletrônica e softwares de computação científica.

Visa capacitar o aluno na utilização de ferramentas básicas de análise de cenários e gestão de risco. Conhecer os requisitos para qualidade de uma decisão (decision quality): definição apropriada do problema (framing), alternativas criativas e viáveis, informação relevante e confiável, valores e trade-offs claros, raciocínio lógico e compromisso para ação.

Criar estratégias de Marketing para geração de valor para o cliente, utilizando frameworks como Inteligência Artificial Generativa, Design Thinking, Scrum. Utilização de ferramentas como User Experience, Data Analytics. Explorar as mídias digitais e entender a nova relação com os consumidores.

Desenvolve e aprofunda o conhecimento do aluno sobre os temas CRM (Customer Relationship Management) e Consumer Insigths, levando-o a compreender o atual foco da competição das empresas na disputa pela lealdade de seus clientes. Portanto, são discutidas as modernas estratégias de relacionamento e de alternativas como forma de criar diferenciais para atrair e, principalmente, manter clientes, bem como, conduzir projetos de Consumer Insights a fim de gerar inspiração e inovação nos negócios. Saber aplicar de modo prático e lucrativo nos negócios os insights e inspirações com base em estudos comportamentais. Trata de questões referentes às modernas plataformas digitais de CRM e Consumer Insigths. Tópicos abordados: Conceitos Básicos sobre CRM – IDIP; CRM como “Estratégia de Negócio”; O CRM Social e o CRM 2.0; Tipos de redes de Mercado; Plataformas de CRM, novas ferramentas de pesquisa (etnografia, netnografia, imersão, home visit, observação, curadoria de conteúdo, co-criação).

Tecnologia Aplicada I

Enfoca os principais conceitos e técnicas associados à gestão da informação no ambiente empresarial, bem como seu constante desenvolvimento, destacando as novas plataformas digitais e o conceito de convergência tecnológica. Propicia visão realista da tecnologia da informação quanto ao seu dimensionamento, sua escolha e adequabilidade à empresa e seu potencial de sustentação dos negócios. Conceituar Data Warehouse. Entender as idiossincrasias e interfaces das áreas de Tecnologia da Informação e Marketing nas corporações. Apresentar os principais conceitos envolvendo Data Warehouse, sua arquitetura, estilos de modelagem e utilização. Apresentar o conceito de sistemas integrados de gestão. Apresentar os conceitos de ERP, CRM, OLAP.

A arquitetura de informação é a prática de decidir como organizar as partes de algo para ser mais compreensível. A arquitetura de informação centra-se na organização, estruturação e rotulagem de conteúdo de uma forma eficaz e sustentável. O objetivo é ajudar os usuários a encontrar informações e completar tarefas. Para fazer isso, você precisa entender como as peças se encaixam para criar uma imagem maior, como os itens se relacionam entre si dentro do sistema.

Esta disciplina aborda a administração de banco de dados como uma disciplina de gestão de negócios, abordando práticas e procedimentos comuns para vários tipos de empresas e tecnologias de gestão de banco de dados. Questões importantes no funcionamento diário e planejamento de longo prazo da administração de bancos de dados são examinados em profundidade. Apresenta ao aluno as principais técnicas de modelagem e captura de dados em ambientes corporativos (bancos de dados relacionais) e via web (informações pouco ou não estruturadas). Linguagem de consultas estruturadas a banco de dados (SQL). Modelos informacionais. BI.

Tecnologia Aplicada II

O campo da inteligência artificial (IA) estuda basicamente como reproduzir o comportamento humano inteligente em um computador. Busca-se a concepção de sistemas que possam aprender, planejar e resolver problemas de forma autônoma. A disciplina abordará os principais fundamentos de IA por meio da plataforma Watson tais como resolução de problemas, reconhecimento de padrões, compreensão de linguagem natural, visão computacional, programação automática e aprendizado de máquina. Serão abordados também tópicos envolvendo aprendizado profundo de máquina (Deep Learning) por meio de experimentações dirigidas.

Utilização do Power BI para se conectar a fontes de dados e transformá-las em insights significativos. Preparação dados no Excel para análise no Power BI usando as fórmulas e funções mais comuns em uma planilha. Utilização de recursos de visualização e relatório do Power BI para criar relatórios e dashboards atraentes.

Explorar as principais tendências em Data Science, que se agrupam em: decisões de negócios distribuídas precisam de abordagens de governança equilibradas, composição e Consolidação de Análise, BI e Ciência de Dados e impacto profundo da IA em produtos e serviços.

Integração