MBA Analytics em Big Data

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1 MBA Analytics em Big Data Inscrições Abertas Início das Aulas: 04/06/2015 Dias e horários das aulas: Segunda-Feira 19h00 às 23h00 Semanal Sexta-Feira 19h00 às 23h00 Semanal Carga horária: 600 Horas Duração: 19 meses *As informações podem sofrer alterações Objetivo Apresentar como a metodologia de Big Data pode ser utilizada por um aluno de MBA para a tomada e decisão. Este curso tem como objetivo principal analisar e extrair informações de dados não estruturados em tempo real. Este curso tem como objetivo secundário apresentar técnicas estatísticas de manipulação e extração de informação de grandes bases de dados estruturados, semi-estruturados e não estruturados. Perfil do Aluno Profissionais das áreas de: computação, TI, analytics, estatísticos, analistas de mídia social, publicitários, gestores de marketing e CRM, profissionais de e-commerce, profissionais do mercado que manipulam e precisam tomar rápidas decisões por meio de grandes bases de dados. Metodologia Aulas expositivas, resolução de exercícios práticos, estudos de casos, laboratórios e debate com especialistas em Big Data. Corpo Docente Composto por professores altamente qualificados com experiência em estatística, computação, TI e especialistas em análise de Big Data.

2 Matriz Curricular Módulo 1 Módulo Gestão de Negócios 252 horas 1. Ambiente Econômico e Gestão Estratégica dos Negócios - Fundamentos de Macroeconomia - Fundamentos de Microeconomia - Cenários - Gestão estratégica de negócios - Impactos do Big Data na gestão estratégica de negócios 2. Finanças Corporativas e Contabilidade Gerencial - Finanças corporativas - Análise financeira - Contabilidade gerencial - Indicadores financeiros - Impacto da coleta de dados em tempo real (Big Data) nas finanças empresariais 3. Gestão de Pessoas e Habilidades Gerenciais - Gestão de Pessoas - Gestão de Carreiras - Cultura Organizacional - Técnicas de Big Data para Gestão de Pessoa - Técnicas de Big Data para Recrutamento 4. Marketing - Conceitos de Marketing - Comportamento do Consumidor - Pesquisa de Marketing - Uso da internet para campanhas de marketing - Utilização de Técnicas de Big Data em Marketing 5. Métodos Quantitativos Aplicados - Análise exploratória - Modelos de Projeção - Técnicas de Redução de Variável 6. Gestão de Operações e Tecnologia da Informação - Gestão de Processos - Gestão de Projetos - Gestão de Operações - Tecnologia da Informação - Uso de Big Data na Gestão de Processos - Uso de Big Data na Gestão de Operações

3 7. Comunicação para a Liderança - Técnicas de comunicação - Business Inteligence - Palestras 8. Metodologia para Desenvolvimento de Projetos de Aplicação - Desenvolvimento de Projetos - Metodologias de Pesquisa Módulo 2 Módulo de concentração 248 horas Business Intelligence Business Intelligence BI Uso de BI para análises e decisões em tempo real; Importância do BI e sua relação com administração da empresa; Principais teorias e características de BI; Conceitos e objetivos de BI; Arquitetura típica de soluções de BI/Projeto de BI; Arquitetura tecnológica para BI; Componentes de uma plataforma de BI; Funcionalidades de uma solução de BI; Processo de obtenção, análise e compartilhamento/distribuição de informações; A utilização de Big Data como fonte de informação para os processos de CRM. Visual Analytics - VA Técnicas estatísticas para sintetizar informações em tempo real; Criação de relatórios e gráficos estatísticos de forma rápida por meio de software especializado para uma melhor compreensão de informações; Análise de negócios e visualização dos dados; Solução de exploração analítica in-memory baseada em recursos gráficos; Introdução funcional prática de soluções de data explorer; Arquitetura típica de soluções de VA. Introdução ao Big Data Conceito de Big Data; Análise em tempo real; Conceito de fluxo dinâmico de dados; Técnicas estatísticas para Big Data; Panorama para o surgimento do Big Data; Utilização das ferramentas de Big Data nos processos de administração de empresas; Necessidade da utilização das técnicas de Big Data para a rápida tomada de decisão das empresas; Vantagens da utilização das técnicas de Big Data;

4 5 Vs do Big Data: Variedade, Veracidade, Valor, Volume e Velocidade; Tecnologias para Big Data: Haddop, MapReduce, Python, Hive, Pig, Mahaout dentre outras; Softwares para análise de Big Data para tomada de decisão em grandes empresas; O profissional adequado para operar com Big Data: Data Scientist ; Exemplos e aplicações nacionais e internacionais de Big Data para administração de empresas; Computação em nuvens (Cloud Computing) como ferramenta de redução de custos administrativos. A importância de base de dados para os modelos estatísticos; Tipos de dados: estruturados, semi-estruturados e não estruturados; Elaboração de base de dados com dados do Twitter, vídeos do YouTube, Google, Linkedin, Facebook e documentos eletrônicos; Criação de base de dados transacional; Banco de Dados não estruturados para Big Data NoSQL - Hbase Haddop; Banco de Dados não estruturados para Big Data Cassandra; Utilização da Ferramenta Apache Lucene; Manipulação de Arquivos: XML (extensible Markup Language) e Json (JavaScript Object Notation); Programação em Big Data Programação em softwares estatísticos e não estatísticos; Programação em R Analytics para Big Data; Programação em SAS Enterprise Guide para Big Data; Elaboração de Macros no SAS Enterprise Guide; Códigos de programação para acelerar a programação em grandes bases de dados; Programação em JAVA para Big Data; Conceitos e aplicações de Máquina Virtual; Linux para Big Data; Distribuição Linux para Big Data Horton Works; Distribuição Linux para Big Data Cloudera; Programação em Pynthon para Big Data; Tecnologias para Big Data Utilização das tecnologias de Big Data como base de informação para o processo de tomada de decisão gerencial; Programas e tecnologias para analisar e manipular Big Data em tempo real; Tecnologia Hadoop - Software livre desenvolvido pela Apache Software Foundation; Características do Hadoop; Componentes do Hadoop (HDFS, Biblioteca Hadoop Common, Hbase, Haddop Streaming, MapReduce); Utilização das tecnologias para Big Data: Haddop, MapReduce, Python, Hive, Pig, Mahaout dentre outras; Utilização das tecnologias de Big Data para administrar a Variedade, Veracidade e Volume dos dados, trabalhando com muita Velocidade e agregando Valor a organização. Estatística Aplicada Social Network Analysis - SNA Elaboração de base de dad os com informações oriundas de redes sociais análise em tempo real; Métricas para dados obtidos de redes sociais; Análise de comportamento em Redes Sociais;

5 Text Mining Análise de dados não estruturados obtidos pela internet em tempo real; Análise qualitativa e quantitativa de textos; Cesto de Compras/Market Basket Aplicação de ferramentas para a análise de compras efetuadas em tempo real; Utilização de algoritmos com regras de associação para determinar padrões em processos de compra; Algoritmos para análise sequencial. Debate sobre Big Data Debate sobre Big Data com especialistas e alunos do curso. FUNDAÇÃO INSTITUTO DE ADMINISTRAÇÃO Rua José Alves da Cunha Lima, 172 CEP Butantã São Paulo/SP Tels.: (11) com Jemima

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