BI-MASTER: MBA em Business Intelligene

Introdução

O BIMASTER da PUC-Rio foi o pioneiro em Business Intelligence no Brasil e na América Latina. Há 10 anos, seu programa está em permanente processo de atualização e reflete o estado da arte em BI e a excelência da PUC-Rio em ensino e pesquisa. O BIMASTER é um MBA técnico, voltado para a prática em machine learning, bigdata, métodos inteligentes, matemáticos e estatísticos de apoio à decisão.

Business Intelligence constitui-se num ramo da Ciência dos Dados aplicada aos negócios, um campo interdisciplinar com forte projeção no meio empresarial, que manipula e analisa dados e processos para extrair conhecimento útil.

Métodos analíticos da inteligência artificial e métodos de manipulação e redução de dados revolucionam a visão do especialista sobre os desafios de sua organização e oferecem soluções a problemas persistentes, extremamente restritivos ou mesmo considerados impossíveis.

Cientistas de dados trabalham intensamente com a seleção, interpretação e gerenciamento de grandes quantidades de dados, garantindo sua consistência, criando visualizações e aplicando modelos para produzir resultados perceptivos e interpretações no contexto investigado.

Tais profissionais, também conhecidos pelas siglas CDO (Chief Data Officer), CAO (Chief Analytics Officers) ou CDS (Chief Data Scientist), são responsáveis pela governança e utilização da informação como um ativo da empresa.

Objetivo

O BIMASTER capacita profissionais especializados, aptos a idealizar e conceber soluções inovadoras para, literalmente, todos os campos profissionais, envolvendo:

  1. identificação de desafios, avaliação de riscos e ideação da solução por BI;
  2. modelagem da solução através de métodos de apoio à decisão e simulação;
  3. gerência do desenvolvimento computacional;
  4. avaliação, interpretação e apresentação dos resultados.

O programa de Business Intelligence da PUC-Rio tem foco nos métodos de manipulação e análise de dados, capazes de abordar novos desafios da indústria, gestão pública e comércio, dentre outros setores.

Durante o curso, são revelados os “fenômenos” por de trás de cada método e, usando softwares licenciados gratuitamente, os estudantes praticam intensamente em diversas áreas de negócios: "Planejamento e Logística", "Energia ", "Economia e Finanças", "Indústria e Comércio", "Informação e Marketing ", "Meio Ambiente e Direito" e "Ciência e Tecnologia"

Os alunos aprendem a coletar e organizar dados valiosos, utilizando o estado da arte em bigdata, matemática, estatística, machine learning, deep learning e demais métodos de apoio à decisão, gerando novos conhecimentos e conclusões para resolver problemas práticos e tomar decisões de forma rápida e eficiente.

Público Alvo

Business Intelligence Master é um curso de pós-graduação Lato Sensu destinado a profissionais portadores de diploma de curso de nível superior em qualquer área do conhecimento e que buscam a especialização em Ciência dos Dados. É um curso destinado a profissionais que exerçam ou tenham potencial para exercer funções gerenciais e, portanto, necessitem conhecer novas ferramentas para a tomada de decisão em suas atividades.

O curso requer conhecimentos de matemática e noções básicas de computação, em nível de usuário, compatíveis com cursos de nível superior em geral.

Metodologia

Curso Presencial

  • Aulas do BIMASTER transmitidas AO VIVO: Em casa, no trabalho ou viajando você não perde tempo para participar das aulas. Acompanhe as aulas através do computador, tablet ou celular. As aulas também serão gravadas e você poderá revê-las quando quiser. Alunos do curso presencial podem optar em assistir até 20% das aulas a distância.
  • Material didático disponível: Todo material didático produzido pelos professores fica disponível para você acessar quando e de onde quiser. Slides, artigos, exercícios tutorados, vídeo/aulas gravadas e exercícios de fixação serão disponibilizados, gradualmente, a medida em que as aulas acontecem. Você também receberá o livro “Sistemas inteligentes de apoio à decisão” como material complementar.
  • Avaliação: Durante o decorrer do curso, você será avaliado ao final de cada uma das disciplinas. Em seguida, você ainda terá 3 meses para concluir e apresentar a sua monografia. Durante o curso, você será orientado e apresentado a uma estratégia eficaz de realização da monografia para concluí-la, se possível, até mesmo antes do prazo.
  • Professores capacitados: O corpo docente do curso é composto por professores experientes com título de Doutor e que também atuam como pesquisadores e desenvolvedores de soluções de BI em laboratórios de pesquisa da PUC-Rio.
  • Proximidade com a coordenação: O curso conta com um coordenador geral e coordenadores acadêmicos que estão sempre acessíveis para tratar das suas necessidades ao longo do curso.
  • Curso de caráter prático: O BIMASTER é um curso “hands on” com 70% de aulas práticas: tutoria pelo professor (mentoring), com exercícios para você resolver. Além disso, o gabarito dos exercícios é disponibilizado para você não ficar com dúvidas. Aqui você não só aprende a teoria e a prática, como também a exemplificação da decisão apoiada por métodos inteligentes em diversas áreas. Você adquire a capacidade de identificar soluções em problemas potenciais em sua área de atuação e aplicar métodos de apoio à decisão.
  • Licenças de softwares gratuitas: Em todas as disciplinas do curso, exercícios e aplicações são demonstrados, passo a passo, pelo professor através de softwares comerciais e open source. Os alunos do BIMASTER receberão treinamento e licenças gratuitas de softwares comerciais, amplamente utilizados na construção de modelos computacionais de apoio à decisão, como o MATLAB (e seus toolboxes) e PALISADE – DecisionTools Suite.
  • Um verdadeiro oráculo em BI: Pesquisadores da PUC-Rio com experiência no desenvolvimento de BI estarão acessíveis para apoiar os alunos em seus projetos. Você também terá a oportunidade agendar um dia de consultoria in company (manhã ou tarde) com especialistas do BIMASTER para analisar as principais demandas de BI da empresa onde trabalha.
  • Workshops: Você terá a oportunidade de participar de 4 workshops de 8hs de duração, aos sábados, no Rio de Janeiro, ao longo do curso. Nestes eventos, reunimos professores, especialistas, empresas, alunos e ex-alunos do curso, abordando os principais temas de BI e mantendo você antenado com as novidades do setor.
  • BI SOCIAL: Você não está sozinho! O BIMASTER integra alunos e professores através de chats e redes sociais a fim de estimular a aproximação, a realização de trabalhos em grupo e a participação em fórum de discussões.

Curso a Distância

  • Aulas do BIMASTER transmitidas AO VIVO: Em casa, no trabalho ou viajando você não perde tempo para participar das aulas. Acompanhe as aulas através do computador, tablet ou celular. As aulas também serão gravadas e você poderá revê-las quando quiser. Em viagem ao Rio de Janeiro? Fique à vontade para, sempre que for possível, participar fisicamente das aulas, conhecer seus colegas e professores. Basta agendar com a secretaria do curso.
  • Material didático disponível: Todo material didático produzido pelos professores fica disponível para você acessar quando e de onde quiser. Slides, artigos, exercícios tutorados, vídeo/aulas gravadas e exercícios de fixação serão disponibilizados, gradualmente, a medida em que as aulas acontecem. Você também receberá o livro “Sistemas inteligentes de apoio à decisão” como material complementar.
  • Avaliação: Durante o decorrer do curso, você será avaliado ao final de cada uma das disciplinas. Em seguida, você ainda terá 3 meses para concluir e apresentar a sua monografia. Durante o curso, você será orientado e apresentado a uma estratégia eficaz de realização da monografia para concluí-la, se possível, até mesmo antes do prazo.
  • Professores capacitados: O corpo docente do curso é composto por professores experientes com título de Doutor e que também atuam como pesquisadores e desenvolvedores de soluções de BI em laboratórios de pesquisa da PUC-Rio.
  • Proximidade com a coordenação: O curso conta com um coordenador geral e coordenadores acadêmicos que estão sempre acessíveis para tratar das suas necessidades ao longo do curso.
  • Curso de caráter prático: O BIMASTER é um curso “hands on” com 70% de aulas práticas: tutoria pelo professor (mentoring), com exercícios para você resolver. Além disso, o gabarito dos exercícios é disponibilizado para você não ficar com dúvidas. Aqui você não só aprende a teoria e a prática, como também a exemplificação da decisão apoiada por métodos inteligentes em diversas áreas. Você adquire a capacidade de identificar soluções em problemas potenciais em sua área de atuação e aplicar métodos de apoio à decisão.
  • Licenças de softwares gratuitas: Em todas as disciplinas do curso, exercícios e aplicações são demonstrados, passo a passo, pelo professor através de softwares comerciais e open source. Os alunos do BIMASTER receberão treinamento e licenças gratuitas de softwares comerciais, amplamente utilizados na construção de modelos computacionais de apoio à decisão, como o MATLAB (e seus toolboxes) e PALISADE – DecisionTools Suite.
  • Um verdadeiro oráculo em BI: Pesquisadores da PUC-Rio com experiência no desenvolvimento de BI estarão acessíveis para apoiar os alunos em seus projetos. Você também terá a oportunidade agendar um dia de consultoria online (manhã ou tarde) com especialistas do BIMASTER para analisar as principais demandas de BI da empresa onde trabalha.
  • Workshops: Você terá a oportunidade de participar de 4 workshops de 8hs de duração, aos sábados, no Rio de Janeiro, ao final de cada módulo. Nestes eventos reunimos professores, especialistas, empresas, alunos e ex-alunos do curso, abordando os principais temas de BI e mantendo você antenado com as novidades do setor. Sua estadia em hotel, refeições e coffee breaks já estão garantidos pelo curso. Será muito bom nos encontrarmos em todos os workshops. Você só precisa vir.
  • Exame presencial: Cursos de Especialização oferecidos à distância incluem por lei, obrigatoriamente, um exame presencial ao final do curso. Você poderá realizar o exame durante o último workshop ou quando concluir sua monografia.
  • BI SOCIAL: Você não está sozinho! O BIMASTER integra alunos e professores através de chats e redes sociais a fim de estimular a aproximação, a realização de trabalhos em grupo e a participação em fórum de discussões.
Corpo Docente

Coordenador:
Marco Aurélio Cavalcanti Pacheco, PhD

Coordenador Acadêmico:
Ana Carolina Alves Abreu, Doutora
Leonardo Alfredo Forero Mendoza, Doutor

Professor:
Alexandre Ashade (Doutor)
Ana Carolina Abreu (Doutora)
Iury Steiner Bezerra (Doutor)
Jesus Domech (Doutor)
Leonardo Forero Mendonza (Doutor)
Manoela Rabello Kohler (Doutora)
Marco Antonio Dias (Doutor)
Marco Aurélio Pacheco (Doutor)
Ricardo Tanscheit (Doutor)

Programa
  • Business Intelligence:
    • Projeto de Data Warehouse e Data Marts
    • OLAP (Online Analytical Processing)
    • Computação de alto desempenho (HPC)
    • Big Data e Data Science
    • Bases de dados não relacionais
    • Hadoop Architecture
    • MapReduce
  • Data Mining:
    • Pré-processamento de dados
    • Mineração de dados
    • Algoritmos: árvore de decisão, random forest, support vector machine, apriori, redes neurais, aplicações de software em Matlab e R
    • Machine learning
    • Computação cognitiva
    • Deep learning, deep face, redes neurais convolutivas, auto encoder, deep belief network, aplicações com tensorflow
    • Programação e aplicações em GPU, introdução a Phyton, arquitetura projeto PyCUDA, placas Tesla e Pascal (P100)
  • Localização da Informação:
    • Análise de Redes Sociais e Text Mining
    • Web mining, coleta de informações, web crawlers (robôs virtuais), API (Application Programming Interface)
    • Análise de sentimentos com informações de facebook, twiter, linkeding e outros sites
    • Publicidade digital, Facebook, Google adwords, email dirigido
    • Computação e processamento na nuvem: aplicações Windows Azure Amazon e Google. Processamento paralelo em cluster na nuvem
    • Machine Learning na nuvem, Google Machine Learning
  • Sistemas de Apoio à Decisão
    • Introdução à otimização em Excel
    • Conceitos de classificação e agrupamento
    • Introdução à previsão no Excel.
    • Introdução à segmentação supervisionada no Excel
    • Conceitos gerais de sistemas de apoio à decisão
  • Métodos Estatísticos de Apoio à Decisão
    • Estatística Descritiva
    • Teoria das Probabilidades
    • Teorema de Bayes e Aplicações
    • Variáveis Aleatórias Discretas e Continuas
    • Simulações Estocásticas Aplicadas a projetos, finanças e engenharia
  • Otimização por Algoritmos Genéticos
    • Algoritmos Genéticos na otimização de problemas numéricos
    • Otimização com múltiplos objetivos
    • Otimização de problemas com restrições
    • Algoritmos genéticos em Excel (Solver), Evolver e Matlab
    • Programação Genética para construção de aproximadores
  • Otimização de planejamento
    • Problemas de planejamento e otimização combinatória
    • Tratamento de restrições de precedência
    • Otimização de problemas planejamento e programação
    • Otimização de Problemas de Transporte, Logística, Abastecimento e de Produção Industrial
  • Redes Neurais:
    • Redes Neurais Artificiais: introdução, arquitetura e algoritmos de aprendizado;
    • Classificação e Regressão;
    • Clustering;
    • Previsão de Séries;
    • Redes de Base Radial e Comitês;
  • Apoio à Decisão sob Incerteza
    • Análise de Investimentos sob Incerteza.
    • Valor da Informação e Valor da Flexibilidade.
    • Avaliação de Investimento sob Incerteza com Opções Reais.
    • Modelagem da Incerteza com Processos Estocásticos.
    • Simulação de Monte Carlo em Projetos de Investimento.
  • Lógica Fuzzy
    • Avaliação de Riscos em Projetos
    • Sistema de Financiamento Imobiliário
    • Seleção de Clientes para Marketing
    • Matrizes de Relação fuzzy, "Sintomas vs Doenças"
    • Avaliação fuzzy de melhoria de processos
  • Confiabilidade Humana
    • Avaliação dos fatores de desempenho humano
    • Caracterização da Confiabilidade Humana num Ambiente de Trabalho
    • Avaliação de erros humanos em processos operacionais
    • Seleção de operadores para a formação de equipes de alto desempenho
    • Formas de Representação de Incerteza: Números Fuzzy, Números Intervalares, e Distribuições de Probabilidade
    • Simulações Monte Carlo Probabilística Vs Fuzzy
    • Confiabilidade Estatística
    • Risco e Confiabilidade de Sistemas em Série, em Paralelo, e Série-Paralelo
    • Aplicações a Projeto de Sistemas
Monografia

A monografia ou o trabalho de conclusão é obrigatório para os cursos de Especialização.

Observações

Etapas do processo seletivo:

  1. Inscrição
  2. Análise do Currículo
  3. Entrevista por telefone ou videoconferência
  4. Aprovação
  5. Matrícula