Mba em Business Intelligence e Analytics

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O que é o curso de Mba em Business Intelligence e Analytics ?

O curso de MBA em Business Intelligence & Analytics proporciona uma compreensão profunda dos princípios fundamentais e das tecnologias essenciais para impulsionar a inteligência de negócios e a análise de dados. Com um currículo focado nas demandas atuais do mercado, o programa começa com uma introdução abrangente ao Business Intelligence, abordando desde sua aplicação na tomada de decisão até a análise de Big Data. Os módulos exploram ferramentas de BI como o Power BI, técnicas de análise de dados, e storytelling com dados para comunicar eficazmente insights. A seção de Ciências de Dados orienta os alunos pelo ciclo de vida da ciência de dados, incluindo o uso de dashboards para análise de dados. O aprendizado avançado de Machine Learning, incluindo técnicas como classificação de textos e algoritmos paralelos, prepara os alunos para lidar com grandes volumes de dados de maneira eficiente e preditiva. Além disso, o curso abrange mineração de grafos, introduzindo a linguagem R e metodologias ágeis e tradicionais para integrar práticas eficientes de gestão de projetos.

PÚBLICO-ALVO

Graduados em Engenharia, Ciência da Computação, Análise e Desenvolvimentos de Sistemas, Sistemas de Informação, Administração, Economia e áreas correlatas, o curso é ideal para profissionais que desejam atualizar seus conhecimentos ou ingressar no campo de Business Intelligence e Analytics. É voltado para aqueles que buscam entender e aplicar conceitos e tecnologias de BI para melhorar a tomada de decisões estratégicas nas empresas.

ATOS LEGAIS

Nome da Instituição Expedidora: Universidade de Uberaba. Razão social da mantenedora da Instituição Expedidora: Sociedade Educacional Uberabense. CNPJ: 25.452.301/0001-87. Reconhecida pela Portaria nº. 544/MEC, de 25/10/1988 - (DOU 26/10/88 - Seção I, p, 20.766). Recredenciada pela Portaria nº. 347, de 09/04/2018 - (DOU nº. 68, Seção 1, pág. 14, de 10/04/2018). Recredenciada pela Portaria nº. 957, de 11/11/2020 - (DOU nº. 216, Seção 1, pág. 41, de 12/11/2020). Curso de acordo com a disposição da Resolução nº. 1, de 06/04/2018 CNE/CES (DOU-09/04/2018, Seção 1, p. 43). Aprovado pelo Conselho Universitário, conforme Resolução nº. 0176/24, de 01/07/2024 - UNIUBE. Código INEP - 274657

ORGANIZAÇÃO CURRICULAR

Introdução a Business Intelligence (BI)	60h
Módulos	Carga Horária
Business Intelligence (BI)	10h
Utilização do BI na Tomada de Decisão	10h
Estratégia de Negócios e o Mercado de BI	10h
Aplicação de Big Data	10h
Características do BI	10h
Introdução à Big Data Analytics	10h

Ferramentas de BI, Análise de Dados e Storytelling	60h
Módulos	Carga Horária
Ferramentas de Business Intelligence e Sistemas de Apoio à Decisão	10h
Power BI	10h
Ana¿lise de Nego¿cios em BI	10h
Ferramentas de Web Analytics e Experiência do Usuário	10h
Self-Service Analytics	10h
Storytelling com Dados	10h

Fundamentos de Ciência de Dados e Big Data	60h
Módulos	Carga Horária
Introdução à Ciência de Dados	10h
Ciclo de Vida de um Processo de Ciência de Dados	10h
Aplicações da Ciência de Dados	10h
Papéis dos Envolvidos em Projetos de Big Data e Ciência dos Dados	10h
Ferramentas Utilizadas em Ciência de Dados e Big Data	10h
Análise de Dados Utilizando Dashboards	10h

Machine Learning: Mineração e Análise de Dados	60h
Módulos	Carga Horária
Técnicas Utilizadas em Ciência de Dados e Big Data	10h
Aprendizado de Máquina (Machine Learning)	10h
Classificação de Textos - Introdução ao Aprendizado Supervisionado	10h
Classificação de Textos - Utilizando Python para Construir e Treinar Modelos de Machine Learning	10h
Análise de Sentimentos - Utilizando Python para Construir e Treinar Modelos de Machine Learning	10h
Algoritmos Paralelos com Rapids	10h

Graph Mining e Linguagem R	60h
Módulos	Carga Horária
Graph Mining	10h
Mineração de Subgrafos	10h
Classificação de Grafos	10h
Clustering de Grafos	10h
Linguagens Multiparadigma: R	10h
Introdução à Linguagem R e Rstudio	10h

Metodologias Tradicionais e Ágeis	60h
Módulos	Carga Horária
Processos Prescritivos	10h
Conhecer os Modelos Tradicionais	10h
Modelos Tradicionais X Métodos Ágeis	10h
Métodos Ágeis	10h
Manifesto Ágil	10h
Integração de Práticas Ágeis com Metodologias Tradicionais	10h

CARGA HORÁRIA E DURAÇÃO DO CURSO

O curso tem uma carga horária total de 360 horas e o aluno pode concluí-lo a partir de 06 meses, desde que aprovado em todos os eixos previstos na organização curricular, sendo que o prazo máximo para conclusão é de 12 meses.
METODOLOGIA

O curso de MBA em Business Intelligence & Analytics pode ser concluído em 06 meses e o prazo máximo para conclusão é de 12 meses, sendo o início do curso imediato e em qualquer época do ano. Assim que ocorrer a baixa bancária do pagamento da primeira mensalidade do curso em nosso sistema e o aluno der o aceite no contrato digital no Ambiente Virtual de Aprendizagem (AVA), o primeiro eixo será liberado.

O curso está organizado em 06 eixos, cada um deles com 06 módulos (unidades de aprendizagens), com uma carga horária total de 360 horas, e a cada eixo concluído com aprovação o aluno receberá uma certificação intermediária com carga horária de 60 horas.

Os conteúdos poderão ser desenvolvidos através de leituras do material didático, videoaulas com dicas do professor, desafios e análises de situações práticas, permitindo ao aluno reflexões a respeito dos assuntos abordados em cada um dos eixos e módulos.

Durante o curso, o aluno terá o acompanhamento e apoio da Coordenação Geral da Pós EaD|Digital, Coordenador do Curso, Professores Tutores, Secretaria e Mentoria, através do Ambiente Virtual de Aprendizagem (AVA), onde todos eles serão responsáveis pelo suporte pedagógico, acadêmico e administrativo aos discentes.

Caso tenha mais dúvidas, gentileza encaminhá-las ao(a) coordenador(a) do curso, através do e-mail informado acima.
REQUISITOS TECNOLÓGICOS

Consulte os requisitos atualizados em http://suporteava.uniube.br/.
ENTREGA DE DOCUMENTOS

Após o início do curso, o aluno deverá anexar os seguintes documentos, no Ambiente Virtual de Aprendizagem - AVA:

1) Diploma do curso superior (frente e verso)
2) Carteira de Identidade
3) C.P.F. (se constar no RG, não é necessário)
4) Certidão de Nascimento ou Casamento

ATENÇÃO: Ao término do 3ª eixo, caso o(a) aluno(a) tenha alguma pendência documental ou financeira, não será possível a efetivação de sua matricula no 4º eixo.