MBA em Data Science & Analytics para Operações

Seja relevante

A crescente digitalização de negócios e a multiplicação de dados em diversas áreas intensificou a demanda por profissionais altamente qualificados em Data Science e Analytics com aplicação em operações. Empresas que adotam como estratégia a utilização de Business Intelligence ganham velocidade e vantagem competitiva. Profissionais com habilidades avançadas em análise de dados se destacam em um mercado que prioriza a tomada de decisões estratégicas para melhorar a eficiência de suas operações. Nesse contexto, o MBA em Data Science & Analytics para Operações é uma oportunidade para aqueles que desejam se aprimorar para liderar equipes, implementar soluções baseadas em dados e impulsionar a inovação dentro de suas organizações.

Desenvolva habilidades

Com uma formação complementar e integrada, o MBA em Data Science & Analytics para Operações desenvolve competências em aquisição, tratamento e análise de dados em um contexto prático e aplicado em áreas como saúde, indústria, transporte, financeiro, comércio, dentre outros. Embora seja um curso com perfil técnico em uma abordagem centralizada em hard skills, o curso também aborda aspectos de soft skills sendo este um diferencial na sua abordagem. Assim, o aluno não discute somente a técnica pura do uso dos dados, mas sua aplicação imediata no contexto em que ela pode ser empregada: negócios e operações.

No fim do curso o profissional poderá :

• Conhecer conceitos de Inteligência Artificial para resolução automática de problemas
• Aplicar conceitos e técnicas estatísticas trabalhadas com Python
• Entender a arquitetura computacional para uso de dados
• Planejar e gerenciar projetos em organizações
• Entender abordagens metodológicas (qualitativas) de pesquisa em Engenharia
• Entender métodos quantitativos para a tomada de decisão
• Conhecer e aplicar conceitos de Management Science, modelagem de dados, Projetos Ágeis e Data Mining
• Desenvolver hard skills em Project Valuation
• Conhecer ferramentas estatísticas avançadas para análise de dados de processos, banco de dados, linguagem de consultas, modelagem de agentes, objetos e dados
• Entender padrões e aplicações de dados em contextos específicos
• Entender como Big Data afeta a operação da empresa em sua relação com clientes, fornecedores e concorrentes, e aplicar modelos e ferramentas de tratamento e análise de dados para este contexto
• Aplicar e gerenciar sistemas de comunicação em projetos
• Conhecer funções financeiras para análise de viabilidade econômica de projetos
• Identificar e utilizar técnicas de machine learning supervisionadas e não supervisionadas
• Dominar os recursos que permitem projetar, desenvolver e implementar Sistemas de Apoio à decisão baseados em diversos ambientes computacionais
• Entender e aplicar conceitos de Data Driven Decision Making, Data Analysis and Wrangling e Data Visualization
• Aplicar habilidades e conhecimentos para montar uma empresa de alto potencial
• Organizar, resumir e descrever aspectos importantes de um conjunto de características observadas ou comparar tais características entre dois ou mais conjuntos
• Conhecer estruturas tecnológicas que suportam os novos processos produtivos e entender o uso de plataformas digitais
• Conhecer sistemas de suporte à decisão e de medição de desempenho dos processos de negócios
• Conhecer a aplicar conceitos de modelos preditivo a e simulação
• Inserir-se em um contexto de tecnologia e inovação, ao dominar temas como o uso da tecnologia nos dados, Inteligência Artificial e Business Intelligence

A quem este curso se destina

Profissionais de planejamento e de operações (empresas privadas e entidades públicas), engenheiros, cientistas de computação, administradores de empresa, economistas, analistas de processos, profissionais do mercado financeiro, marketing, tecnologia e meio ambiente, especialistas em saúde pública, empreendedores e tecnólogos que queiram ter habilidades para aplicar Data Science e Analytics em negócios e operações, além de maximizar o potencial dos dados para impulsionar o crescimento e a eficiência em suas organizações.

Metodologia de ensino aplicável

A metodologia do curso está fundamentada na interação entre teoria e prática, com o objetivo de desenvolver nos alunos o pensamento crítico e habilitar a busca por soluções, tanto nas atividades atuais quanto futuras, construindo o conhecimento para encarar desafios ao longo da carreira profissional.

Provas Online / Flexibilidade

Depois de cada aula, os alunos devem realizar uma prova (também online), que fica disponível no sistema acadêmico por três semanas.

São 10 perguntas de múltipla escolha e três tentativas, sendo considerada a maior nota para compor a média final (que deve ser igual ou superior a 7).

Ao fim do curso, os alunos realizam as Provas Finais, que também são online e obrigatórias para a conclusão do MBA.

A data e o horário de realização das Provas Finais serão divulgados pela coordenação com a devida antecedência, bem como as instruções para sua realização. Cabe mencionar que as Provas Finais são compostas por duas provas e o aluno terá duas tentativas por prova para obtenção da nota igual ou maior a 7,0, sendo que para ser considerado aprovado nesta atividade, deverá obter média igual ou superior a 7,0.

Portal MEC credenciamento EaD
Portaria 503 2022 MEC-EAD
Portaria MEC para cursos a distância USP pg8 e-MEC 200908493
Portaria 654
Portaria 1161
Presencial Resolução 1 MEC-CNE-CES

Qual a linguem utilizada?

Vamos explorar tanto Python como R.

É preciso ter conhecimento prévio?

Não é preciso, uma vez que a abordagem é para que seja proveitoso tanto aos que já conhecem como aos que ainda não conhecem da área.

Vou conseguir aplicar os conhecimentos em minha área?

Com toda certeza, a aplicabilidade dos conteúdos aprendidos em aula é possível ser em diversas áreas.

O curso fornece apostila?

Todo material (apresentação do professor em PDF, textos complementares, tabelas etc.) é disponibilizado no Sistema Acadêmico (“Login” no canto superior direito) antes do início da aula, e pode ser composto por leitura pré-aula, material de aula e leitura pós-aula.

O material didático disponibilizado varia de acordo com o professor que irá ministrar a aula. Há professores que indicam livros, artigos, filmes e outros conteúdos que estão disponíveis na internet e na Biblioteca Virtual POLI USP PRO.

Para mais dúvidas sobre a POLI USP PRO acesse nossa FAQ