MBA em Gestão: Big Data e Business Analytics

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São José dos Campos, SP
Modalidade: Presencial
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  • Frequência: Quinzenal
    08h00 às 17h40.
    Início:31/08/2024
    Data limite de inscrição: 31/08/2024
    Duração: 24 meses
    Carga Horária: 432 horas/aula
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  • Presencial

    Cursos presenciais e semipresenciais.

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    Desenvolver ações e estratégias para um negócio exige do profissional de Big Data competências e habilidades muito específicas. O MBA em Gestão: Big Data e Business Analytics proporciona uma visão abrangente das atividades empresariais, capacitando-o para ser gestor líder em uma organização ou no próprio negócio.


    Você irá adquirir:

    • Visão holística das atividades empresariais, com foco na criação de valor para a empresa;
    • conhecimentos técnicos e habilidades para tornar-se gestor líder em sua empresa e/ou no próprio negócio;
    • capacidade de relacionar teorias à prática de gestão por meio de um jogo de negócios;
    • autoconhecimento de competências comportamentais, tornando-o apto a elaborar um projeto de carreira;
    • visão estratégica e habilidades de gestão, construindo as competências técnicas fundamentais à formação de um líder;
    • competências de análise de grandes massas de dados;
    • habilidades para gestão de times de analytics aplicada a negócios;
    • conhecimento dos desafios informacionais e computacionais pelos quais passam as organizações em um contexto de big data;
    • habilidades para gerir estrategicamente times de analistas e atividades de análise intensiva de dados e
    • habilidades para analisar relatórios bem como discutir, precificar e comparar soluções tecnológicas para gestão de dados e informações.

    Coordenador Acadêmico: Isnard Marshall Junior, José Luiz Carlos Kugler
    Programa

    MBA em Gestão: Big Data e Business Analytics

    Aplicações em Decisões Mercadológicas

    Introdução às capacidades analíticas em marketing; conceitos e aplicações. Abordagens para a alocação de recursos em marketing. Estruturação das métricas para identificar os drivers de vendas, lucro e participação de mercado. Análise econômico-financeira das ações de marketing. Conteúdo Programático Mínimo: I. Introdução às capacidades analíticas em marketing; conceitos e aplicações II. Abordagens para a alocação de recursos em Marketing " Técnicas para análise e alocação de recursos em marketing " Alocação de recursos em diferentes canais e atividades de comunicação III. Estruturação das métricas para identificar os drivers de vendas, lucro e participação de mercado " Métricas para otimizar a alocação de recursos de marketing e orientar decisões " Cálculo do índice de desenvolvimento de categoria " Métricas para analisar linhas de produtos IV. Retorno sobre Investimentos (ROI) de marketing " Cálculo do ROI de marketing " Análise financeira dos investimentos em marketing V. Cálculo do Customer Lifetime Value VI. Análise dos resultados de programas de comunicação de marketing e força de vendas " Métricas para analisar o desempenho de campanhas de propaganda, promoções, relações públicas e força de vendas " Métricas para tomada de decisão no ambiente digital

    Decisões Empresariais e Raciocínio Analítico

    Desafios e dilemas do processo decisório, Abordagens para identificação e modelagem de problemas. Diferenças entre business intelligence e data Science e implicações. Gerenciamento dos projetos analíticos.

    Estratégia corporativa e de negócios

    Conceito de estratégia. Pensamento estratégico. Administração estratégica e alinhamento estratégico. Definição de missão e visão, valores, política e diretrizes. Análise do ambiente externo: cenários prospectivos, oportunidades e ameaças. Análise competitiva. Análise do ambiente interno: recursos, capacidades, competências e cadeia de valor. Pontos fortes e fracos. Matriz Swot e desenvolvimento de estratégias. Objetivos estratégicos, desenvolvimento de estratégias e planos de ação (5W2H, GUT, etc.). Desenvolvimento e gerenciamento dos indicadores. Balanced scorecard (BSC), objectives and key results (OKRs) e outras ferramentas estratégicas para monitoramento e tomada de decisão. Modelos estratégicos contemporâneos voltados para o crescimento do negócio.

    Empreendedorismo e gestão da inovação

    Conceitos e fundamentos do Empreendedorismo. Diferentes abordagens para o empreendedorismo. Tipos de empreendedorismo e estratégias para construir uma cultura empreendedora. Modelos para a Inovação. Gestão da inovação e métricas. Ambidestria organizacional. Inovação e processos de mudança. Modelos de negócio.

    Estratégias de marketing

    Estratégias de segmentação e comportamento dos consumidores individuais e organizacionais. Estratégias de posicionamento. Composto de marketing. Reconfiguração das políticas de estratégias de marketing e relacionamento com os clientes no ambiente digital. Fatores exógenos e endógenos que compõem o ambiente de marketing.

    Economia dos negócios

    Macroeconomia: indicadores. Flutuações cíclicas e crescimento de longo prazo. Inflação, índices de preço e suas aplicações. Atuação do Banco Central e sua influência sobre os negócios: política monetária, taxas de juros e regime de metas para a inflação. Elementos de macroeconomia aberta: taxas de câmbio, regimes cambiais e balanço de pagamentos. Comércio internacional: principais indicadores, mecanismos e instituições. Microeconomia: oferta, demanda e seus determinantes. Outras estruturas de mercado, oligopólios e defesa da concorrência.

    Finanças corporativas

    Visão geral de finanças para gestores. Matemática Financeira aplicada (valor do dinheiro no tempo, juros compostos e transformação de taxas). Determinação do fluxo de caixa livre para viabilidade econômico-financeira de projetos de investimento. Métodos de análise de viabilidade
    econômico-financeira de projetos de investimento (valor presente líquido – VPL, taxa interna de retorno – TIR e período payback simples – PBS e descontado – PBD). Fundamentos da avaliação de empresas. Relação risco versus retorno (modelo do CAPM e do custo médio ponderado de capital).

    Gestão de projetos

    Fundamentos de projeto, programa e portfólio; Fatores de sucesso em gerenciamento de projetos; Características e competências do gerente de projetos; Tipologia de organizações para gerenciamento de projetos; Domínios e Princípios de performance; Tipos de ciclo de vida; Contexto de utilização de métodos preditivos, ágeis e híbridos; Papéis, artefatos e eventos relacionados aos métodos preditivos e ágeis; Gerenciamento de projetos preditivos; Gerenciamento de projetos ágeis.

    Jogo de negócios

    Valorização do trabalho em equipe. Análise e diagnóstico do ambiente de negócio. Definição de objetivos, planos de ação e metas. Decisões de estratégia e de marketing, e aspectos comerciais. Decisões relativas aos aspectos operacionais e da gestão de pessoas. Decisões no âmbito da gestão econômico-financeira. Análise de resultados e revisão de estratégias.

    Liderança e gestão de equipes

    Liderança no contexto de mudanças ambientais e organizacionais. Desenvolvimento de competências para a liderança na era da transformação digital. Teorias e abordagens para a liderança. Feedback para o desenvolvimento de equipes. Gestão das emoções, relacionamento interpessoal e desempenho. Formação e estratégias de desenvolvimento de equipes. Características e tipos de equipe. Fases do desenvolvimento de equipes. Diversidade nas equipes. Motivação e engajamento de equipes. Teorias motivacionais e prática da liderança. Delegação, autonomia e empowerment nas equipes.

    Transformação digital

    Tecnologia da informação (TI) nas organizações e inovação tecnológica, estratégia e competitividade. Transformação digital: aspectos essenciais e tendências. Transformação digital e modelos de negócio digital. Nova economia e mindset digital. Papel das pessoas na transformação digital.

    Análise de Mídias Sociais e Mineração de Texto

    Relações. Redes sociais no Contexto Empresarial. Tipos de rede. Análise de Redes de Comunicação. Redes em Ambiente Organizacional. Mineração de Texto. Análise de sentimentos. Modelagem de dados textuais.

    Análise Preditiva Avançada

    Otimização não linear. Algoritmos estocásticos. Redes neurais (feedforward, recorrentes, adversariais, generativas, profundas). Máquinas de vetores de suporte. Técnicas para seleção e combinação de modelos.

    Análise Preditiva

    Introdução à modelagem preditiva. Regressão Logística. Regularização. Árvores de Decisão, Florestas Aleatórias e Bagging. Validação de modelos preditivos.

    Bancos de Dados Distribuídos

    Computação distribuída e em nuvem. Revisão de bancos de dados relacionais e da linguagem SQL. Integração entre Hadoop e demais ferramentas de business Analytics. Acesso ao Hadoop através de interfaces de programação e comandos, Utilização de bibliotecas de análise in-db (MADLIB), Tecnologias de dados não-estruturados (NoSQL).

    Banco de Dados e Visualização

    Big Data e Data Driven Economy. Introdução à análise exploratória de dados em SQL e Tableau. Ambiente e programação SQL. Visualização de dados com Tableau.

    Estatística Espacial

    Geomarketing e Geoinformação - Evolução e o Estado-da-Arte. Conceitos de Informações Espaciais - Modelos de Dados. Exploração de Dados Geográficos. Análise Geográfica e Estatística Espacial.

    Inferência Estatística

    Modelo Estatístico. Estimação e Intervalo de confiança. Testes de Hipótese. Regressão múltipla. Análise de Regressão. Análise de resíduos

    Módulo Internacional

    Para potencializar a formação acadêmica com uma experiência internacional, todos os alunos de MBA e Pós-Graduação da FGV têm a opção de participar de módulos internacionais nas instituições parceiras. As universidades, em parceria com a FGV, desenham programas customizados exclusivos para a FGV nos formatos Live e Presencial.

    Após a conclusão do Módulo Internacional, os alunos poderão solicitar o apostilamento de Extensão Internacional no seu certificado de Especialização pela FGV.

    * O Módulo Internacional é opcional e o seu valor não está incluído no preço do MBA ou Pós-Graduação.

    Clique aqui e saiba mais sobre o Módulo Internacional

    Investimento
    Para obter informações sobre o valor de investimento e formas de parcelamento, consulte diretamente a nossa unidade.
    Público-alvo
    O MBA em Gestão: Big Data e Business Analytics é recomendado para profissionais que:
    • Desejam transformar dados em informação e conhecimento
    • São executivos, gestores, analistas, especialistas e consultores que atuam em setores de informação intensiva
    • Desempenham ou virão a desempenhar papéis de liderança
    • Participam ativamente de projetos de natureza analítica.


    Pré-requisitos:
    • Tempo mínimo de conclusão de graduação: dois anos
    • Tempo mínimo de experiência profissional: três anos
     
    Maior experiência profissional pode reduzir a necessidade do tempo mínimo de formado. A matrícula nesse curso pode possuir como pré-requisitos de formação e de experiência profissional tempos mínimos superiores aos indicados. Consulte-nos para obter mais detalhes do curso.

    Certificado

    Ao ser aprovado no curso de MBA Presencial, você terá direito ao certificado impresso, em nível de especialização (pós-graduação lato sensu), emitido por uma das escolas FGV.

    Processo seletivo

    com processo seletivo: análise curricular + entrevista

    processo seletivo com análise curricular e entrevista

    • O processo seletivo é composto pela análise curricular e entrevista (presencial ou virtual) com o candidato;
    • A etapa “análise curricular” pode levar até sete dias úteis;
    • Caso o candidato passe na etapa de análise de currículo, a entrevista será marcada de acordo com a disponibilidade de agenda e por ordem de chegada de inscrição;
    • As informações submetidas pelo candidato e o resultado do processo seletivo serão mantidas em caráter confidencial e divulgadas somente ao e-mail cadastrado.
    • Cédula de identidade
    • Foto recente 3 x 4 (colorida)
    • Diploma do curso  de graduação*
    • Histórico escolar de graduação

    *Graduação superior com carga horária mínima de 1600 h.a. 
    *Não serão aceitos diplomas de cursos superiores sequenciais de formação específica ou certificados de cursos superiores sequenciais de formação complementar, conforme normativa do MEC. O candidato nesta condição poderá se matricular apenas na condição de aluno ouvinte.