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Estamos vivendo uma revolução impulsionada por dados e IA. Empresas de todos os portes e setores estão buscando desesperadamente profissionais capazes de transformar montanhas de informações em estratégias acionáveis e inovações disruptivas.
Este MBA não é apenas mais um curso; é uma ponte entre o conhecimento técnico e a visão estratégica, projetado para profissionais das mais diversas áreas – de Finanças a Marketing, de RH a Operações. Ele preenche a lacuna entre a tecnologia e o valor de negócio, capacitando você a falar a “língua dos dados” e a liderar com inteligência artificial.
📘 Fundamentos da Era Digital: IA, Dados e Impacto nos Negócios
Ementa: Introdução aos conceitos fundamentais da Quarta Revolução Industrial. Definição e diferenciação entre Inteligência Artificial, Machine Learning, Deep Learning e Ciência de Dados. Análise do cenário global de transformação digital e estudo de casos de disrupção de mercados tradicionais através de tecnologias de dados. O impacto eco
Carga Horária: 15h
📘 Big Data para Decisões Inteligentes: Volume, Valor e Valor para os Negócios
Ementa: Conceituação dos 5 Vs do Big Data (Volume, Velocidade, Variedade, Veracidade e Valor). Estudo do paradigma de dados como o "novo petróleo". Análise de fontes de dados massivas (IoT, Redes Sociais, Transnacionais) e sua conversão em inteligência competitiva.
Carga Horária: 15h
📘 Pensamento Analítico: Da Pergunta de Negócio à Solução com Dados
Ementa: Formulação de problemas de negócios sob a ótica analítica. O método científico aplicado aos negócios. Pensamento crítico e interpretação de evidências. Metodologias ágeis (CRISP-DM, Agile Data Science) para estruturação de projetos analíticos. Identificação de viés cognitivo na tomada de decisão.
Carga Horária: 15h
📘 Estratégias de Transformação Digital: Liderando a Inovação com IA e Dados
Ementa: Modelos de maturidade digital. O papel da liderança na transformação digital. Acomodação organizacional versus inovação contínua. Estratégias de plataforma e ecossistemas digitais. Gestão da mudança em ambientes tecnológicos.
Carga Horária: 15h
📘 Administração e Ciclo de Vida dos Dados: Da Coleta ao Conhecimento
Ementa: Diferenças entre dados, informação e conhecimento. Tipos de dados (estruturados, semi estruturados, não estruturados). Ciclo de vida dos dados: coleta, armazenamento, processamento, análise, disseminação e descarte. Papéis organizacionais: data owners, data stewards, data engineers, business owners. Introdução a catálogos de dados e metadados
Carga Horária: 15h
📘 Qualidade de Dados: Impacto nas Decisões e Operações de Negócio
Ementa: Dimensões da qualidade de dados: precisão, completude, consistência e atualidade. Custos da má qualidade de dados ("Dirty Data"). Processos de higienização, enriquecimento e monitoramento de qualidade de dados (Data Quality Assurance).
Carga Horária: 15h
📘 Governança, Ética e Regulamentação: A Responsabilidade da IA e dos Dados
Ementa: Marcos legais: LGPD (Brasil) e GDPR (Europa). Princípios de proteção de dados e privacidade. Ética em IA: transparência, fairness (justiça) e accountability. Vieses algorítmicos e discriminação digital. Estruturas corporativas de governança de dados.
Carga Horária: 15h
📘 Cultura Analítica e Arquitetura para Negócios: Como se Organizar para os Dados
Ementa: Construção de uma organização Data-Driven. Alfabetização de dados (Data Literacy). Conceitos gerenciais de arquitetura: Data Warehouse, Data Lake e Data Lakehouse. Modern Data Stack. O papel da TI versus o papel das áreas de negócio.
Carga Horária: 15h
📘 Estatística Essencial para Gestores: Desvendando Padrões e Tendências
Ementa: Estatística descritiva aplicada à gestão. Medidas de tendência central e dispersão. Correlação versus Causalidade. Introdução à inferência estatística e intervalos de confiança. Testes A/B e experimentação em negócios.
Carga Horária: 15h
📘 Visualização de Dados para Decisões Executivas: Clareza e Impacto
Ementa: Princípios de percepção visual aplicados a gráficos. Tipos de gráficos e quando utilizá-los (linha, barra, pizza, dispersão, mapas, etc.). Boas práticas de design: simplicidade, foco, hierarquia visual. Erros comuns e manipulações em gráficos. Dashboards executivos: princípios de layout e storytelling visual. Exemplos práticos de antes/depois em visualizações de negócios.
Carga Horária: 15h
📘 Data Storytelling: Contando Histórias que Inspiram Ação
Ementa: Estrutura básica de uma narrativa com dados (contexto, conflito, insight, ação).
Como conectar dados com objetivos de negócio e público-alvo. Construção de apresentações analíticas: slides, relatórios e dashboards narrados. Uso de analogias, exemplos e metáforas para explicar análises complexas. Técnicas de apresentação em reuniões executivas. Casos práticos de histórias com dados que levaram a decisões concretas
Carga Horária: 15h
📘Ferramentas de Business Intelligence (BI): Monitorando Performance e KPIs
Ementa: Conceitos de BI e BA (Business Analytics). Definição e gestão de KPIs. Self-Service BI. Visão geral prática do ecossistema de ferramentas (Power BI, Tableau, Qlik) e seus casos de uso corporativo.
Carga Horária: 15h
📘 Fundamentos de Machine Learning: Como as Máquinas Aprendem para auxiliar nos Negócios
Ementa: Definição e paradigmas de Aprendizado de Máquina. Diferença entre programação tradicional e Aprendizado de Máquina. Conceitos de treino, teste e validação. Generalização, Overfitting e Underfitting. O papel dos dados de treino na performance do modelo.
Carga Horária: 15h
📘 ML Supervisionado: Previsão e Classificação para Otimizar Resultados
Ementa: Modelos de Classificação e Regressão. Aplicações de negócio: Scoring de crédito, previsão de demanda, detecção de churn. Matriz de confusão e métricas de desempenho (Acurácia, Precisão, Recall). Custo do erro (Falso Positivo vs. Falso Negativo).
Carga Horária: 15h
📘 ML Não Supervisionado: Desvendando Padrões Ocultos e Segmentação
Ementa: Algoritmos de Clusterização (K-Means) e Associação (Market Basket Analysis). Segmentação de clientes por comportamento. Sistemas de recomendação. Detecção de anomalias e fraudes sem supervisão.
Carga Horária: 15h
📘 Estudo de Casos: Machine Learning em Diferentes Setores e o ROI
Ementa: Análise de ROI em projetos de IA. Estudos de caso verticais: Finanças (Fintechs), Saúde (Diagnóstico), Varejo (Otimização de Estoque) e Indústria 4.0 (Manutenção Preditiva). Barreiras de adoção.
Carga Horária: 15h
📘 Redes Neurais e Deep Learning: Os Fundamentos da IA Moderna
Ementa: O neurônio biológico e o artificial. Arquiteturas de Redes Neurais. O conceito de "Profundo" (Deep) no aprendizado. Por que o Deep Learning exige grandes volumes de dados e poder computacional (GPUs).
Carga Horária: 15h
📘 Visão Computacional e Processamento de Linguagem Natural
Ementa: Aplicações de visão computacional: reconhecimento de objetos, OCR, biometria facial. Aplicações de PLN: Análise de sentimento, classificação de textos, tradução automática. Chatbots e assistentes virtuais tradicionais.
Carga Horária: 15h
📘 IA Generativa: Criando e Inovando com Algoritmos
Ementa: Introdução aos Large Language Models (LLMs) e modelos de difusão. ChatGPT, Gemini, DALL-E e Midjourney. O potencial criativo da IA. Alucinações da IA e limitações técnicas. Impacto na produtividade intelectual.
Carga Horária: 15h
📘 Engenharia de Prompt e Estratégias de Interação com IAs
Ementa: Técnicas de Prompt Engineering (Zero-shot, Few-shot, Chain of Thought). Alucinação de IA e como mitigar. Integração de IA Generativa em fluxos de trabalho corporativos.
Carga Horária: 15h
📘 Liderança e Gestão de Times de Dados e IA
Ementa: Técnicas de Prompt Engineering (Zero-shot, Few-shot, Chain of Thought). Alucinação de IA e como mitigar. Integração de IA Generativa em fluxos de trabalho corporativos.
Carga Horária: 15h
📘 Design Thinking e Inovação Ágil com IA
Ementa: A convergência entre Design Thinking e Data Science. Prototipagem rápida de soluções de IA. Validação de hipóteses e MVP (Minimum Viable Product) de dados
Carga Horária: 15h
📘 Negociação e Contratação: Soluções de IA e Big Data
Ementa: Tipos de fornecedores de IA (SaaS, Consultoria, Cloud). Modelos de precificação de nuvem e APIs. SLAs e métricas de contrato para serviços de dados. Riscos de Lock-in (aprisionamento tecnológico). Propriedade intelectual do modelo treinado.
Carga Horária: 15h
📘 Estratégias de Monetização de Dados e IA: Criando Valor e Novas Receitas
Ementa: Infonomics: medindo o valor econômico da informação. Modelos de monetização: venda de dados, venda de insights, produtos "smart". Data-as-a-Service (DaaS).
Carga Horária: 15h
Graduado em Engenharia de Sistemas de Computação e mestre e doutor em Engenharia de Produção, com ênfase em Inteligência Artificial.
Atuou como professor voluntário na Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) entre 1998 e 2012, contribuindo para os programas de Engenharia de Produção e Engenharia e Gestão do Conhecimento.
Desde 2002, é pesquisador do Instituto Stela e, desde 1998, leciona na Universidade do Sul de Santa Catarina (UNISUL) em cursos presenciais e a distância, na graduação e na pós-graduação.
Possui experiência docente nas áreas de Ciência da Computação e Sistemas de Informação, com foco em sistemas analíticos, análise de dados, inteligência artificial, aprendizado de máquina, ciência de dados e otimização matemática.
Ao longo de sua carreira profissional, participou do desenvolvimento de diversos projetos de pesquisa e desenvolvimento em parceria com instituições e empresas como CNPq (Ministério da Ciência e Tecnologia) — no desenvolvimento da Plataforma Lattes —, INEP (Ministério da Educação) — no desenvolvimento da Plataforma SINAES —, além de Petrobras, Shell, Itaú, Embraer e Organização Pan-Americana da Saúde (OPAS), entre outras empresas de menor porte. Também esteve envolvido em iniciativas apoiadas por instituições como FINEP e Softex.
Relevância Universal: Diferente de cursos puramente técnicos, nosso MBA foi criado para você, seja sua formação em Exatas, Humanas ou Biológicas. Os módulos garantem uma base sólida e compreensível para profissionais que precisam gerenciar, inovar e tomar decisões estratégicas com dados e IA.
Desenvolva um Novo Mindset: Vá além das ferramentas e algoritmos. Aprenda a pensar criticamente sobre os dados, a identificar oportunidades e a mitigar riscos éticos e de segurança, transformando-se em um líder completo na economia digital.
Networking de Alto Nível: Conecte-se com professores especialistas e uma turma de profissionais engajados, trocando experiências e construindo uma rede de contatos valiosa para o seu futuro.
Ferramentas para Esteira de Desenvolvimento de Aplicações e Sistemas (Híbrida)
Compreensão aprofundada de como as ferramentas modernas de desenvolvimento de software podem ser usadas para facilitar a colaboração e a integração contínua de aplicações e sistemas com o framework Scrum. Trabalhar desde a introdução aos conceitos básicos do Scrum até a implementação de pipelines de integração e entrega contínuas usando ferramentas de automação, como Git, Jenkins e Docker. Aprender obre ferramentas de gerenciamento de projetos ágeis, como Trello e JIRA, bem como as melhores práticas para o gerenciamento de código fonte, testes automatizados e deploy. Constriur competência e habilidades para trabalhar com sucesso em equipes de desenvolvimento ágil usando as ferramentas mais modernas e eficazes para gerenciar projetos e processos de desenvolvimento de software.
Carga Horária: 80