MBA Big Data e Inteligência de Mercado Início em 27 de abril de 2017 Aulas as terças e quintas, das 19h às 21h40 Consultar planos de pagamento Desconto para pagamento à vista. 1 1
Objetivo do curso Com a perspectiva de aprimorar a leitura do ambiente de negócios, o programa é baseado em uma abordagem que cobra dos participantes a elaboração e aplicação de metodologias e ações estratégicas no meio digital e no marketing estratégico e de relacionamento. Em um ambiente colaborativo, os participantes planejarão ações e um projeto de conclusão de curso, que deverá ser desenvolvido ao longo do programa. Público-alvo O MBA Big Data e Inteligência de Mercado é indicado para profissionais com experiência profissional mínima de três anos, como por exemplo: Profissionais de marketing, negócios, análise quantitativa e/ou de tecnologia interessados em conhecer ou ampliar seus conhecimentos sobre a área de Big Data Analytics e sobre o desenvolvimento de estratégias competitivas. Estudantes interessados na aplicação das técnicas analíticas integradas no ambiente empresarial. Líderes de equipes de Marketing, Inteligência de Negócio, Business Intelligence ou Tecnologia. Analistas seniors, coordenadores e líderes, com potencial para assumir cargos gerenciais ligados a Comunicação, Consumer Behavior, Relacionamento ou Gestão de Clientes e Marketing. Pré-requisito Ensino superior completo Aprovação no processo de seleção 2 2
Critério de Avaliação A aprovação é obtida pela verificação de frequência (mínimo 75% de cumprimento) e por avaliação de desempenho com nota final mínima de 7,0 (sete). O instrumento de avaliação será informado pelo professor no primeiro dia de aula durante a apresentação do programa. Carga horária O curso tem carga horária de 4 horas; Horários: terças e quintas, das 19h às 21h40. Dinâmica do curso As disciplinas do curso são conduzidas por professores com larga experiência profissional e acadêmica no respectivo tema, textos e indicações bibliográficas atuais. Acesso a bancos de dados e bibliotecas com o estado da arte nos temas abordados. Dinâmicas, cases e análises críticas são parte integrante das atividades ao longo do curso, favorecendo um aprendizado participativo. 3 3
Estrutura do Curso MBA BIG DATA E INTELIGÈNCIA DE MERCADO Disciplinas Carga Horária 1º Bloco 2º Bloco 3º Bloco 4º Bloco Gestão Estratégica Gestão Aplicada Métodos e Modelos de Pesquisa Domínio Conexo Ambiente de Negócios Fundamentos de Marketing - EAD Gestão de Pessoas Gestão Financeira Digital Analytics, Business Intelligence e CRM Gestão de Projetos e Metodologias Ágeis de Implementação Decisões Empresariais: Raciocínio Analítico e Sistemas de Tomada de Decisão Consumer Insights Big Data e Inteligência Competitiva Tecnologia de Informação, Arquitetura de Informação e Gestão de Banco de Dados Geomarketing e Inteligência Geográfica na Tomada de Decisão Aplicações de Big Data em Decisões Mercadológicas Análise de Redes Sociais e Text Mining Métodos Quantitativos Aplicados Disciplina Eletiva (livre escolha) Disciplina Eletiva (livre escolha) Metodologia do TCC 8 5º Bloco Trabalho Final de Curso TCC I (Orientação) TCC II (Orientação) 8 8 TCC III (Conclusão) 16 TOTAL GERAL 4 4 4
Disciplinas do curso Ambiente de Negócios Apresentar uma perspectiva do ambiente de negócios globalizado, para aperfeiçoar o nível de compreensão dos alunos quanto ao contexto onde se situam as empresas e as suas relações com os diversos ambientes com as quais transaciona. O curso irá examinar aspectos internacionais e nacionais para a construção de cenários de negócios, com a identificação das ameaças e oportunidades derivadas desse contexto e da capacitação interna da empresa em termos de potencialidade e fragilidades. Estudo de Casos. Fundamentos de Marketing* Apresentar os conceitos básicos de administração mercadológica. Estimular a compreensão da evolução do conceito de marketing, Entender a importância de conceitos centrais, necessidades, desejos e demandas, mercados-alvo, posicionamento, segmentação e processo de compra. Ao final da disciplina, o aluno estará apto a realizar análises básicas do macro e microambiente nos quais o objeto de estudo está inserido. * Essa disciplina será lecionada por Ensino à Distância (EAD). Gestão de Pessoas Desenvolver habilidades para gerir pessoas, definindo o perfil dos profissionais da equipe, bem como critérios e técnicas de seleção, avaliação e desenvolvimento, possibilitando a retenção dos talentos. Gestão Financeira Apresenta os conceitos básicos de gestão e planejamento financeiro. Estimula a compreensão da necessidade do planejamento financeiro na implantação de estratégias empresariais no atual contexto competitivo. Esta disciplina será ministrada em de forma presencial e em parte EAD, pois Visa consolidar a aquisição, ordenação e aprofundamento dos principais conceitos de gestão e planejamento financeiro. Esta disciplina apoia os conceitos de gestão como questões centrais da tomada de decisão em marketing. 5 5
Digital Analytics, Business Intelligence e CRM Mostrar uma visão geral de Digital Analytics e contexto de aplicação. Conhecer as principais técnicas e ferramentas para a otimização de resultados de projetos digitais e campanhas. Promover a compreensão do processo de definição de KPIs para projetos digitais. Compreender o processo de análise e melhoria de resultados e os passos para o desenvolvimento de um plano de ação. Apresentar o Business Intelligence, conceitos e suas aplicações, apresentar os conceitos de CRM, com abordagem contemporânea para a gestão de relacionamento em ambiente digital integrado com canais tradicionais. Compreender as estratégias de captação, retenção e recuperação de clientes, englobando o desenvolvimento e aplicação de réguas de relacionamento e mapas de experiência de cliente. Conhecer as principais plataformas e ferramentas para a gestão de relacionamento. Gestão de Projetos e Metodologias Ágeis de Implementação Apresentar o conceito de ciclo de vida dos dados aplicando o mesmo na gestão de projetos analíticos. 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 e contextos com dados não estruturados e Big Data. Discutir a evolução histórica das metodologias de desenvolvimento e implementação de projetos. Explorar técnicas de modelos ágeis de projetos e suas aplicações emprojetos de inovação: SCRUM, XP, Agile, Lean kanban,start-up, Sprints. Decisões Empresariais e Raciocínio Analítico e Sistemas de Tomada de Decisão 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. Desenvolver, por meio de ferramentas de Análise de Decisão (tais como: diagrama de influência, tabela de estratégias, hierarquia de decisões, levantamento de questões, modelagem em Excel, diagrama tornado e árvore de decisões), racionais para tomada de decisões estratégicas. Propiciar ferramentas básicas para análise de cenários e gestão de risco. Apresentar as tendências de Qualidade das Decisões no contexto do Big Data. 6 6
Consumer Insights Dominar o conceito de tendências/trends e a abordagem de pesquisa e inovação em Consumer Insights. Saber utilizar as ferramentas de identificação e análise de tendências. 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. Novas ferramentas de pesquisa (etnografia, netnografia, imersão, home visit, observação, curadoria de conteúdo, co-criação). Tipologias com base em drivers e nova segmentação do consumidor no contexto do Big Data. Big Data e Inteligência Competitiva Propiciar ao aluno a oportunidade de desenvolver e exercitar as competências necessárias para aproveitar a enorme quantidade de dados por meio do Big Data, como avaliar as informações sobre a atividade dos concorrentes, hábitos comportamentais das pessoas e tendências de negócios, no intuito de atingir os objetivos estratégicos da empresa. Permitir a compreensão da importância do alinhamento estratégico nas organizações com as premissas conceituais dos modelos de inteligência competitiva e de Business Intelligence. Tecnologia de Informação, Arquitetura de Informação e Gestão de Banco de Dados Conhecer um típico ambiente de Business Inteligence. Conceituar Data Warehouse. Entender as idiossincrasias e interfaces das áreas de Tecnologia da Informação e Marketing nas corporações, sob a perspectiva tradicional e de Big Data. Criar situações práticas baseadas em estudos de casos para capacitar o aluno a definir uma Arquitetura de Data Warehouse utilizando seus principais componentes. Apresentar os principais conceitos envolvendo Data Warehouse, sua arquitetura, estilos de modelagem e utilização visando aumentar o nível de maturidade no tratamento de informações nas empresas, proporcionando a compreensão e uso das tecnologias Big Data e DW. Capacitar o aluno a tomar decisões, de maneira isolada ou em grupo na fase de concepção da Arquitetura de um Data Warehouse tendo clara compreensão do processo de Data Warehousing e ferramentas OLAP. Principais técnicas de modelagem e captura de dados em ambientes corporativos (bancos de dados relacionais) e via web (informações pouco ou não estruturadas). Introdução à linguagem de consultas estruturadas a banco de dados (SQL). Elaborar modelos informacionais, identificando entidades e relacionamentos, empregando a notação dimensional (modelo Star Schema). 7 7
Geomarketing e Inteligência Geográfica na Tomada de Decisão Compreender o contexto dos dados oriundos de fenômenos ocorridos no espaço geográfico. Identificar problemas e situações de gestão e decisão em que há componentes de natureza espacial em que as ferramentas de inteligência geográfica podem ser utilizadas. Usar ferramentas de exploração e análise geográfica para geocodificar, organizar, descrever e representar dados geográficos de maneira a transformá-los em informações úteis para a tomada de decisão. Incorporar dados geográficos oriundos de fontes secundárias às aplicações e bases de dados já existentes nas empresas. Conceituar a evolução e o estado-da-arte do marketing geográfico no contexto dos bancos de dados geográficos, cloud computing e Geo Big Data. Aplicações de Big Data em Decisões Mercadológicas Apresentar ao aluno aplicações típicas lideradas por Chief Marketing Technologists em diversos mercados verticais, envolvendo dados estruturados e não estruturados no apoio à tomada de decisão. Envolver o aluno em estudos de casos em que a construção de cenários de decisão é fundamental. Discutir a essência da mudança ou adaptação de paradigma de decisão que projetos não convencionais envolvendo Big Data trazem para os profissionais de marketing. Análise de Redes Sociais e Text Mining Conhecer técnicas analíticas que estão aderentes à análise de dados no contexto do Big Data. Conceituar os objetos utilizados em análises de redes e em mineração de textos, compreendendo os principais aspectos e provendo experiência prática na condução de estudos empregando essas técnicas. Apresentar os principais aspectos da relação entre redes e organizações, incluindo os fundamentos da teoria de redes sociais, redes como parte das formas organizacionais, como instrumento metodológico de análise e como conceito acessório de outras teorias. Entender o real conceito e o poder das redes sociais como plataforma de relacionamento. Identificar situações e problemas empresariais em que a modelagem de redes e a análise de conteúdo não estruturado (textos em linguagem natural) são contributivos para a tomada de decisão. Modelar problemas empresariais utilizando modelos de redes e associação de conceitos a partir de textos em linguagem natural. Natural Language Processing (NLP). 8 8
Métodos Quantitativos Aplicados 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 (R e Python), otimização de modelos e introdução à análise de resultados sob condições de incerteza. Disciplinas Eletivas Oferecem ao estudante a possibilidade de aprimorar conhecimentos voltados aos seus interesses pessoais ou profissionais. Deve-se escolher 2 (duas) disciplinas eletivas com carga horária total de 48 horas e simultaneamente às disciplinas do programa do curso, oferecidas nos outros cursos da ESPM, conforme grade curricular indicada. A opção é restrita às disciplinas que sejam complementares as oferecidas no curso Trabalho de Conclusão de Curso (TCC) (Metodologia e TCC-1,2e3) Elaborar um projeto aplicado de planejamento, gestão e/ou análise de informação no contexto de mercado, com a aplicação prática de referenciais teóricos, conceitos e metodologias abordados ao longo do curso. O projeto terá o monitoramento de um orientador, que atuará como facilitador para seu desenvolvimento e, quando finalizado, será submetido a uma banca de avaliação. Processo seletivo Inscrição aberta no site até 17 de abril de 2017; A inscrição tem o custo de R$100,00 (cem reais); Análise curricular e entrevista com o coordenador da área; A entrevista será agendada pela ESPM, para a qual o candidato deverá trazer seu currículo profissional; Obs: O valor da taxa de inscrição não será devolvido em caso de desistência ou não aprovação do candidato no processo seletivo. 9 9
Período de matrícula Matrícula até 20/4/2017, das 7h30 às 20h30, na Secretaria de Pós-Graduação. Matrículas realizadas até /3/2017 terão desconto de 50% no valor da entrada nos planos parcelados e preços diferenciados para pagamento à vista. Documentos necessários (originais) - RG e CPF; - Comprovante de Residência; -Curriculum Vitae -Foto -Histórico Escolar da Graduação -Diploma da Graduação (Caso não tenha o Diploma, o candidato poderá apresentar a declaração de conclusão de curso superior original) com data de colação de grau. Esse documento é provisório, devendo ser substituído pelo Diploma de conclusão de curso (frente e verso); * No caso de diplomas internacionais, é necessária sua tradução juramentada, consularização pelo Brasil no país de origem e revalidação, de acordo com a Resolução nº8, de 04/10/2007, do CNE Conselho Nacional de Educação, disponível em http://portal.mec.gov.br/; Início das aulas Aula inaugural prevista para 25/4/2017. Local Rua do Rosário, 1 Centro Rio de Janeiro/RJ (ESPM Rio) 10 10
Certificado de especialização A ESPM Rio fornecerá, ao final do curso, o certificado de Pós-Graduação Lato Sensu, em nível de Especialização, ao aluno que atender aos critérios de aprovação estabelecidos no regulamento do curso. Resolução do MEC Os cursos de Pós-Graduação Lato Sensu atendem às exigências da Resolução do CNE/CES nº 1 de 8 de junho de 2007. Publicada no D.O.U. em 8 de junho de 2007. Política de Desconto ESPM Rio Para ex-alunos dos cursos de Graduação, Pós-Graduação e Portfólio: 10% para pagamento parcelado e 15% para pagamento à vista. Investimento Planos de Parcelamento: 12 meses: entrada de R$ 1.635,00 + de R$ 2.133,27 18 meses: entrada de R$ 1.635,00 + 17 de R$ 1.421,19 meses: entrada de R$ 1.635,00 + 23 de R$ 1.081,21 30 meses: entrada de R$ 1.635,00 + 29 de R$ 882,36 36 meses: entrada de R$ 1.635,00 + 35 de R$ 752,06
Observação: - O pagamento da primeira parcela será feito por meio de boleto bancário, enviado para o e-mail do aluno após a entrega da documentação e assinatura do contrato; - As próximas parcelas também serão pagas por boleto bancário com vencimento no dia 8 de cada mês. Essas serão enviadas pelos correios; Seguro Educacional Agora, você recebe da ESPM, sem nenhum custo, o Seguro Educacional. Ele terá validade a partir do início das aulas e da aprovação da proposta, por parte da seguradora. Clique aqui para conhecer o regulamento. Coordenador do curso Antonio Carlos Morim Engenheiro Eletrônico, Especialização em Engenharia de Produção UFRJ, MBA em Marketing ESPM, Docência em Administração de Negócios- ESPM. Doutorando e Mestre em Engenharia de Produção COPPE UFRJ, Pesquisador LABFUZZY COPPE UFRJ na área de decisão de compra e precificação; Coordenador Pós-Graduação ESPM Rio. Outros cursos : Harvard Business School President s Class; Columbia University Improving Business Process, Wharton University Planning and Market Analysis; 20 anos ocupando posições executivas em empresas como IBM, Credicard,TIM,ATL, TESS,Claro, em áreas de Marketing, Recursos Humanos, Serviços, Relacionamento e Atendimento a Clientes. Autor e palestrante. Sócio da SUNSCREENQUALITY Consultoria, Consultor de empresas e Professor em Gestão Empresarial, Estratégia, Economia Comportamental, Desenho de Negócios, Marketing, Negociação, Processo Decisório e Sistemas de Apoio a Decisão, Fator Humano e Liderança, Gestão de Projetos e CRM; A ESPM reserva-se o direito de não abrir turmas com menos de 15 estudantes. 12 12
Informações gerais ESPM Rio Rua do Rosário, 1 Centro Rio de Janeiro/RJ Central de Atendimento: (21) 2216-2002 ou cursos@espm.br Horário de atendimento: de segunda a sexta-feira, das 8h às 20h. www.espm.br/pos www.facebook.com/espm.br 13 13