DISCIPLINAS

ANÁLISE DE DADOS COM PYTHON
Ministrante: Antonio Geraldo da Rocha Vidal
Carga Horária: 22 Horas
Ementa: Introdução à programação em Python. Estruturas de dados e variáveis. Funções. Introdução à análise de dados e Python.Manipulação de dados com Pandas e Numpy. Visualização de dados com Matplotlib e Seaborn. Análise Exploratória de Dados eCasos Aplicados.

ANÁLISE DE DADOS COM R
Ministrante: Antonio Geraldo da Rocha Vidal
Carga Horária: 14 Horas
Ementa: Introdução à programação em Python. Estruturas de dados e variáveis. Funções. Introdução à análise de dados e Python.Manipulação de dados com Pandas e Numpy. Visualização de dados com Matplotlib e Seaborn. Análise Exploratória de Dados eCasos Aplicados.

ANÁLISE DE DADOS COM SQL
Ministrante: Daniel Reed Bergmann
Carga Horária: 14 Horas
Ementa: Introdução ao SQL para análise de dados. Modelagem de dados relacional. Consultas em SQL: seleção, filtragem, ordenação eagregação. Junção de tabelas em SQL. Funções analíticas em SQL. Introdução a subconsultas e junções avançadas. Prática emambiente de banco de dados relacional.

ANÁLISE DE REDES SOCIAIS 
Ministrante: Alan César Belo Angeluci
Carga Horária: 14 Horas
Ementa: Introdução à análise de redes sociais em plataformas digitais. Conceitos básicos de redes sociais: nodos, arestas, graus,centralidade, clusters, entre outros. Coleta e preparação de dados para análise de redes sociais em plataformas digitais.Técnicas de análise de redes sociais específicas para plataformas digitais: análise de seguidores, análise de curtidas, análise decomentários, entre outras. Ferramentas para análise de redes sociais em plataformas digitais: Netlytic, Brandwatch,Socialbakers, entre outras. Casos de aplicação de análise de redes sociais em plataformas digitais em empresas. Ética eprivacidade na análise de redes sociais.

ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS
Ministrante: Daniel Reed Bergmann
Carga Horária:14 Horas
Ementa: Introdução às Séries Temporais. Conceitos básicos e definições. Diferenças entre dados estáticos e dados de séries temporais.Exemplos de séries temporais em diferentes áreas de aplicação. Análise Exploratória de Séries Temporais. Visualização de dadose identificação de padrões. Estatísticas descritivas de séries temporais. Modelo de Holt Winters. Teste de Raiz Unitária. Modelosde Séries Temporais: Modelos de Média Móvel (MA) e de Autoregressão (AR), Modelos ARMA e ARIMA. Seleção de modelos ecritérios de avaliação. Previsão de Séries Temporais. Métodos de previsão. Métricas de avaliação de previsão. Intervalos deconfiança e incerteza na previsão. Método Prophet do Facebook.

APLICAÇÕES DE MACHINE LEARNING 
Ministrante: Ivette Raymunda Luna Huamani
Carga Horária: 10 Horas
Ementa: Definições e tipos de aprendizagem. Algoritmos de aprendizado supervisionado e não supervisionado. Reconhecimento dePadrões. Algoritmos e sistemas de recomendação. Estudos de caso e exemplos práticos.

BIG DATA & COMPUTAÇÃO NA NUVEM
Ministrante: Alexandre Del Rey
Carga Horária: 10 Horas
Ementa: Definições e tipos de aprendizagem. Algoritmos de aprendizado supervisionado e não supervisionado. Reconhecimento dePadrões. Algoritmos e sistemas de recomendação. Estudos de caso e exemplos práticos.

BUSINESS ANALYTICS & MÉTRICAS DE DESEMPENHO
Ministrante: Claudio Marcos Oliveira Santos
Carga Horária: 14 Horas
Ementa: Conceitos e aplicações de Business Analytics: análise descritiva, diagnóstica, preditiva e prescritiva. Métricas de desempenho: KPIs, indicadores de performance, Balanced Scorecard. Tomada de decisão baseada em dados: ferramentas de análise dedados, técnicas estatísticas e modelos de decisão. Análise de dados para o planejamento estratégico: segmentação de mercado,análise de concorrência, análise SWOT. Aplicações e Casos de Estudo em Business Analytics

BUSINESS ANALYTICS & VISUALIZAÇO DE DADOS 
Ministrante: Luis Fernando Britto Pereira de Mello Barreto
Carga Horária: 18 Horas
Ementa: Conceitos e Evolução do BI. Classificação, análise e decisões com dados. Personalização de dados e unidades. Gráficosadequados a cada tipo de variáveis. Aplicações em Power BI e customização de Dashboards.

CASOS PRÁTICOS EM ANALYTICS
Ministrante: Claudio Marcos Oliveira Santos
Carga Horária: 14 Horas
Ementa: Introdução aos casos aplicados em Big Data e Analytics. Estudo de casos em empresas: Finanças, Marketing, Saúde, Varejo,entre outros. Coleta e preparação de dados para aplicação de técnicas de análise. Técnicas de análise de dados em casosempresariais: visualização de dados, análise descritiva, modelagem preditiva, entre outras. Comunicação de resultados eapresentação de soluções para negócios.

COMUNICAÇÃO & SOFT SKILLS
Ministrante: Maria Lucia Granja Coutinho
Carga Horária: 14 Horas
Ementa: Comunicação em ambientes de colaboração e equipes multidisciplinares. Comunicação efetiva de resultados e insights.Comunicação com stakeholders: técnicas e estratégias. Comunicação em redes sociais e outras plataformas digitais. Soft Skills ecompetências duráveis. Liderança de alta performance em contexto de mudança: inovação, agilidade e gestão. Tecnologias sutisde gestão de equipes: comunicação, feedback e desenvolvimento de pessoas. Integração pessoal para alta performance:propósito, constância e legado.

CULTURA ANALÍTICA & ABORDAGEM DATA-DRIVEN
Ministrante: Ricardo Antonio Cappra
Carga Horária: 10 Horas
Ementa: Métodos e ferramentas e melhores práticas para uso de dados. Data Wrangling (preparação de dados). Gestão de performance econstrução de KPIs (indicadores). Digital analytics para modelagem de dados. Extração de valor em redes sociais e plataformasdigitais (Social Big Data). Resolução de problemas e aplicações na gestão.

DEEP LEARNING E REDES NEURAIS
Ministrante: Antonio Geraldo da Rocha Vidal
Carga Horária:14 Horas
Ementa: Introdução às Redes Neurais. Conceitos básicos de Redes Neurais Artificiais. Arquitetura de Redes Neurais. Modelos de RedesNeurais: Perceptron, Redes Neurais Multicamadas (MLP), Redes Neurais Convolucionais (CNN), Redes Neurais Recorrentes(RNN). Deep Learning: Arquitetura de Deep
Learning, Otimização de Redes Neurais, Transfer Learning e Técnicas de Regularização. Programação em Python: Keras,Tensorflow, PyTorch. Aplicações em Big Data e Analytics.

DESIGN THINKING E LEAN STARTUP
Ministrante: Yuri Lázaro de Oliveira Cunha
Carga Horária: 10 Horas
Ementa: Introdução às Redes Neurais. Conceitos básicos de Redes Neurais Artificiais. Arquitetura de Redes Neurais. Modelos de RedesNeurais: Perceptron, Redes Neurais Multicamadas (MLP), Redes Neurais Convolucionais (CNN), Redes Neurais Recorrentes(RNN). Deep Learning: Arquitetura de Deep
Learning, Otimização de Redes Neurais, Transfer Learning e Técnicas de Regularização. Programação em Python: Keras,Tensorflow, PyTorch. Aplicações em Big Data e Analytics

ESTATÍSTICA APLICADA À ANÁLISE DE DADOS
Ministrante: Cesar Alexandre de Souza
Carga Horária:14 Horas
Ementa: Introdução à estatística. Tipo de Variáveis Aleatórias. Distribuição de frequências. Medidas de posição e dispersão.Probabilidade. Distribuições de probabilidade Normal, t-Student, F-Snedecor e Qui-Quadrado. Testes de hipóteses. Análise decorrelação e regressão.

ESTRATÉGIAS EM NOVOS NEÓCIOS DIGITIAS 
Ministrante: Benny Kramer Costa
Carga Horária: 14 Horas
Ementa: Construção de uma visão digital e mobilização de stakeholders. Captura de oportunidade e mitigação de ameaças digitais.Agilidade estratégica e estabilidade de longo prazo. Desafios da execução da estratégia na era digital. Resolução de problemas eaplicações na gestão.

GOVERNA & ÉTICA EM ANALYTICS 
Ministrante: Marcel Jacques Simonette
Carga Horária: 10 Horas
Ementa:Conceitos fundamentais de segurança e governança de dados. Regulamentações e leis relacionadas à segurança e governançade dados. Modelos e frameworks de governança de dados. Segurança da informação em Big Data e Analytics. Gerenciamento deriscos em segurança de dados. Gerenciamento de privacidade de dados. Proteção e recuperação de dados em caso de desastres.Ética e responsabilidade na segurança e governança de dados.

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PARA NEGÓCIOS
Ministrante: Cesar Alexandre de Souza
Carga Horária: 10 Horas
Ementa :Introdução à inteligência artificial. Linguagens, ferramentas e tecnologias associadas à IA. Aplicações de IA para solução deproblemas complexos. Perspectivas futuras da inteligência artificial. Estudos de casos de utilização de IA.

MARKETING ANALYTICS
Ministrante: Luiz Alberto Beserra de Farias
Carga Horária: 14 Horas
Ementa:Introdução ao Marketing Analytics e sua aplicação em negócios. Conceitos básicos de estatística aplicada ao Marketing. Análisede dados de mercado: pesquisa de mercado, segmentação de mercado e posicionamento. Análise de dados de vendas: previsãode vendas, análise de tendências e sazonalidade. Análise de dados de campanhas publicitárias: análise de ROI, A/B testing emarketing digital. Métricas de Marketing: KPIs e indicadores de desempenho. Ferramentas e plataformas de Marketing Analytics.Casos de sucesso e tendências em Marketing Analytics.

MARKETING DIGITAL
Ministrante: Bruno Peres de Andrade Cruz
Carga Horária: 14 Horas
Ementa: Comunicação integrada de marketing. Combinação e integração de ferramentas de comunicação online. Dispositivos digitaiscomo ferramenta mercadológica. Gestão da comunicação de massa e pontos de contato. Métricas digitais e funil de conversãodigital. Estudos de caso e exemplos práticos.

METODOLOGIAS ÁGEIS
Ministrante: Raphael Donaire Albino
Carga Horária: 14 Horas
Ementa: Diferenças entre organização de projeto e produto. Conceitos principais: Scrum, Kanban, Lean, Sprint, Backlog, DevOps, Designe Product Owner. Agile Team Organization (Squads, Chapters, Tribes, Guilds). Ferramentas para alcançar uma organização ágil.Métricas de eficiência da construção de produtos e serviços digitais. Estudos de caso e exemplos práticos.

MINERAÇÃO DE DADOS 
Ministrante: Evandro Marcos Saidel Ribeiro
Carga Horária: 10 Horas
Ementa:Conceitos Introdução à Data Mining e Descoberta do Conhecimento. Pré-processamento de dados: limpeza, transformação, redução ediscretização. Técnicas de Data Mining: árvores de decisão, redes neurais, clustering, associação, regressão, entre outras.Avaliação de modelos de Data Mining: validação cruzada, matriz de confusão, curva ROC, entre outras. Ferramentas de DataMining: Weka, KNIME, RapidMiner, entre outras. Casos de aplicação de Data Mining. Ética e Privacidade em Data Mining.

MODELOS PREDITIVOS NÃO SUPERVISIONADOS
Ministrante: Evandro Marcos Saidel Ribeiro
Carga Horária: 14 Horas
Ementa:Introdução aos modelos preditivos não supervisionados. Aprendizado não supervisionado: clusterização, detecção de anomaliase redução de dimensionalidade. Algoritmos de clusterização: k-means, hierarchical clustering, DBSCAN, entre outros. Algoritmosde detecção de anomalias: density-based anomaly detection, distance-based anomaly detection. Algoritmos de redução dedimensionalidade: PCA, t-SNE, LLE. Casos de estudo com modelos não supervisionados.

MODELOS PREDITIVOS SUPERVISONADAS
Ministrante: Evandro Marcos Saidel Ribeiro
Carga Horária:18 Horas
Ementa:Conceitos fundamentais de segurança e governança de dados. Regulamentações e leis relacionadas à segurança e governançade dados. Modelos e frameworks de governança de dados. Segurança da informação em Big Data e Analytics. Gerenciamento deriscos em segurança de dados. Gerenciamento de privacidade de dados. Proteção e recuperação de dados em caso de desastres.Ética e responsabilidade na segurança e governança de dados.

PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL (PLN)
Ministrante: Angelica Pigola
Carga Horária: 10 Horas
Ementa:Processamento e mineração de texto (text mining). Indexação de documentos. Análise de sentimento e detecção de emoções.Aplicações de algoritmos de chatbot. Aplicações de PLN.

TÓPICOS ESPECIAIS EM BIG DATA & BUSINESS INTELLIGENCE
Ministrante: Paulo Henrique Assis Feitosa
Carga Horária: 16 Horas
Ementa: Estratégias de transformação e manipulação dados (Data Wrangling). Sistemas de suporte à decisão e inteligência de negócio.Estruturação um caso de Data Lake. Perfis e responsabilidades dos profissionais de Big Data. Clusterização de computadores:introdução e fundamentos. Casos de sucesso no uso de Big Data em diferentes setores. Personalização de dados e segmentaçãode clientes. Criação e desenvolvimento de templates profissionais para apresentação de dados. Visualização Avançada de Dados.Customização de Dashboards alinhados com a identidade visual da empresa. Análise de dados a partir de estudos de casosreais.

TÓPICOS ESPECIAIS EM DATA ANALYTICS
Ministrante: Benny Kramer Costa
Carga Horária: 14 Horas
Ementa:Frameworks analíticos avançados. Design Sprint em Data Analytics. Personas: elementos, segmentação e listening em DataAnalytics. CX Analytics. Data Driven Design. Modelos de Previsão de Churn de Clientes. Market Intelligence e oportunidades denegócios. Análise de risco em Data Analytics. Data Analytics para Detecção e prevenção de fraudes. Casos de sucesso deaplicação de Data Analytics em organizações.

TÓPICOS ESPECIAIS EM GESTÃO, MARKETING E PROJETOS
Ministrante: Heliodoro Teixeira Bastos Filho
Carga Horária: 14 Horas
Ementa: Estratégias de transformação e manipulação dados (Data Wrangling). Sistemas de suporte à decisão e inteligência de negócio.Estruturação um caso de Data Lake. Perfis e responsabilidades dos profissionais de Big Data. Clusterização de computadores:introdução e fundamentos. Casos de sucesso no uso de Big Data em diferentes setores. Personalização de dados e segmentaçãode clientes. Criação e desenvolvimento de templates profissionais para apresentação de dados. Visualização Avançada de Dados.Customização de Dashboards alinhados com a identidade visual da empresa. Análise de dados a partir de estudos de casosreais.

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