MBA destinado a profissionais com interesse em implantar projetos de Big Data e Inteligência Artificial. Possui um conteúdo programático completo que possibilita a compreensão para uma gestão assertiva. A resolução de case propicia ampla experiência na resolução de problemas complexos das empresas. No módulo de Business propicia o desenvolvimento de habilidades de liderança e de gerenciamento de equipes.
Todos os professores são profissionais de grandes empresas e com grande background acadêmico.
As aulas são ministradas por professores altamente qualificados. Durante as aulas os conceitos e as técnicas são aplicados a casos reais.
Objetivos
Aprimorar a experiência profissional por meio do módulo de MBA que propicia uma formação gerencial; Com base nos conhecimentos adquiridos em finanças, macroeconomia e microeconomia elaborar modelos de projeção com variáveis macroeconômicas e microeconômicas; Selecionar a melhor tecnologia de Big Data para a resolução de problemas; Utilizar técnicas de Machine Learning, Deep Learning e Inteligência Artificial para a resoluçãopara a resolução de problemas complexos.
Perfil do Aluno
Profissionais das áreas: Diretores, Vice Diretores, Presidentes, Vice Presidentes, Executivos C-Level e Gerentes Senior. Curso para profissionais do mercado que precisam entender o que é Big Data e Inteligência Artificial com foco em tomada de decisão.
Certificação
O Certificado de Conclusão do Curso, emitido pela Faculdade FIA de Administração e Negócios, será fornecido ao aluno aprovado no curso de acordo com a Resolução CNE/CES nº 1 de 06/04/2018. Será considerado aprovado, quem obtiver média final igual ou superior a 7,0 (sete) em cada disciplina ou módulo da estrutura curricular do curso e, simultaneamente, de 75% (setenta e cinco por cento) de frequência no total de carga horária presencial do curso, bem como, ter sido aprovado no Trabalho de Conclusão do Curso. Ao pós-graduando que cumprir tais requisitos é conferido o certificado de pós-graduação lato sensu, em nível de Especialização ou MBA, acompanhado do respectivo histórico escolar.
Investimento
Consulte a secretaria do curso
Metodologia
Aulas expositivas, resolução de exercícios práticos, estudos de casos, laboratórios e debate com especialistas em Big Data.
Sistema de Avaliação
A avaliação de desempenho no curso será feita por disciplina, incidindo sobre a frequência e sobre o aproveitamento. A nota mínima exigida para aprovação por disciplina será 7,0 (sete). Incluindo-se o Trabalho de conclusão de curso. A frequência mínima é de 75% (setenta e cinco por cento) do total de horas-aulas do curso e simultaneamente, de 50% (cinqüenta por cento) das horas-aulas de cada disciplina.
Concentração
Introdução ao Big Data
Tecnologias I para Big Data
Tecnologias II para Big Data
Analytics
Projeto de Big Data
Estratégias para Negócios
Economia e Contabilidade
Marketing
Gestão Estratégica de Pessoas
Finanças
Processos e Práticas de Gerenciamento
Gestão da Informação, Inovação, Direito do Consumidor
Sustentabilidade e Responsabilidade Social Corporativa
Empreendedorismo
Governança Corporativa e Ética Empresarial
Métodos Quantitativos
Trabalho de Conclusão de Curso
Trabalho de Conclusão do Curso
Apresentação
Composto por Data Science e professores altamente qualificados com experiência em estatística aplicada, computação, TI e especialistas em análise de Big Data.
Coordenador
Prof. Dr. Adolpho Walter Pimazoni Canton
Graduado em Matemática pela Universidade de São Paulo (1964), mestrado em Estatística pela Universidade de São Paulo (1970) e PHD em Statistics - University of North Carolina at Chapel Hill (1976). Atualmente é professor da Fundação Getúlio Vargas - SP e professor Titular da Faculdade de Economia Administração e Contabilidade da Universidade de São Paulo - FEA-USP. Ex-coordenador da área de mqi da FEA-USP. Professor de métodos quantitativos dos curso de MBA da Fundação Instituto de Administração - FIA e da Fundação Instituto de Pesquisas Econômicas - FIPE. Coordenador do Curso de Pesquisa de Mercado da FIPE. Coordenador dos Cursos: Análise de Dados e Data Mining, Análise de Big Data, Pós-Graduação em Big Data e MBA Analytics em Big Data - FIA. Consultor e especialista em Big Data
Graduado em Matemática pela Universidade de São Paulo (1964), mestrado em Estatística pela Universidade de São Paulo (1970) e PHD em Statistics - University of North Carolina at Chapel Hill (1976). Atualmente é professor da Fundação Getúlio Vargas - SP e professor Titular da Faculdade de Economia Administração e Contabilidade da Universidade de São Paulo - FEA-USP. Ex-coordenador da área de mqi da FEA-USP. Professor de métodos quantitativos dos curso de MBA da Fundação Instituto de Administração - FIA e da Fundação Instituto de Pesquisas Econômicas - FIPE. Coordenador do Curso de Pesquisa de Mercado da FIPE. Coordenador dos Cursos: Análise de Dados e Data Mining, Análise de Big Data, Pós-Graduação em Big Data e MBA Analytics em Big Data - FIA. Consultor e especialista em Big Data