MBA em Análise de Dados

Sobre o curso

O MBA em Análise de Dados é um curso inovador voltado para profissionais que desejam desenvolver habilidades avançadas em análise de dados e se destacar em um mercado cada vez mais orientado por dados. A formação oferece um amplo aprendizado em ferramentas essenciais como Excel, Power BI, Tableau, Python e SQL, capacitando o aluno para transformar dados em insights estratégicos que orientam a tomada de decisão em diversos setores.

Com uma abordagem prática e atualizada, o curso explora desde os conceitos fundamentais de análise de dados até técnicas avançadas de visualização, automação de processos e machine learning. Cada módulo foi desenhado para garantir o desenvolvimento de habilidades práticas e aplicáveis no ambiente corporativo, incluindo storytelling com dados e criação de dashboards eficientes e informativos.

Ao final do MBA, o profissional estará apto a implementar estratégias de análise de dados em empresas, contribuir para a governança de dados e otimizar processos utilizando automação. Este curso prepara o aluno para atender às exigências do mercado e se tornar um especialista em análise e interpretação de dados.

Para ingressar na pós-graduação, você precisa ter, obrigatoriamente, diploma de curso superior.

1. Introdução à análise de dados

Conceitos fundamentais de análise de dados, ciclo de vida dos dados, classificação de dados e introdução às principais ferramentas de análise disponíveis no mercado.

2. Análise de dados com Excel

Aplicação do Excel para análise de dados, incluindo funções avançadas, tabelas dinâmicas, análise de cenários e automação de tarefas com VBA.

3. Análise de dados com Power BI

Utilização do Power BI para visualização e análise de dados, criação de dashboards interativos e uso de DAX para cálculos avançados.

4. Análise de dados com Tableau

Criação de gráficos e visualizações dinâmicas com Tableau, técnicas de storytelling com dados e publicação de dashboards online.

5. Visual design para dashboards

Princípios de design visual para dashboards, focando na escolha de cores, tipografia e organização de elementos para criação de dashboards intuitivos e funcionais.

6. Fundamentos de estatística e probabilidade

Introdução aos conceitos básicos de estatística e probabilidade aplicados à análise de dados, incluindo distribuições de probabilidade, medidas de tendência central e dispersão.

7. Análise de dados com Python

Utilização de Python para análise de dados, incluindo bibliotecas como Pandas e NumPy, além de técnicas de limpeza e manipulação de dados para análise exploratória.

8. Modelos preditivos e machine learning

Introdução ao machine learning e modelos preditivos, abordando técnicas de regressão, classificação e clustering aplicadas à análise de dados.

9. Banco de dados e SQL

Estudo de bancos de dados relacionais e comandos SQL para extração, manipulação e análise de dados em grandes bases de dados.

10. Governança de dados e compliance

Princípios de governança de dados, segurança e compliance, com foco na proteção e gestão ética dos dados dentro das organizações.

11. Automação de processos com Python

Automação de processos repetitivos usando Python, integrando dados de diversas fontes e otimizando a eficiência operacional.

12. Metodologia científica

Introdução aos fundamentos da pesquisa científica, incluindo metodologias, análise de dados e normas ABNT para elaboração de trabalhos acadêmicos e projetos de pesquisa.