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Atividade
| 126989 - Módulo Modelos |
| Período da turma: | 20/05/2025 a 16/10/2025
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| Descrição: | DataDriven Decision Making
Neste curso, os participantes serão capazes de aplicar um processo de tomada de decisão baseado em dados, levando em conta o contexto e a cultura de negócios em relação aos riscos e incertezas. Eles serão capazes de reconhecer fatores sociais e organizacionais que influenciam a aceitação de conclusões baseadas em dados pelas partes interessadas. Por meio de exemplos do mundo real, os participantes praticarão a utilização de dados para tomada de decisão, individualmente, em equipe ou na organização como um todo. 1. "Data Science para Negócios: O Guia Completo para se Tornar um Cientista de Dados", de Foster Provost e Tom Fawcett. 2. "Big Data: Como extrair volume, variedade, velocidade e valor da avalanche de informação cotidiana", de Bernard Marr. 3. "Data Science do Zero: Primeiras Regras com o Python", de Joel Grus. 4. "Data Mining: Conceitos, Técnicas e Aplicações", de Alex A. Freitas. 5."Decision Analytics: O Guia Completo para Tomar Melhores Decisões com Data Analytics", de Conrad Carlberg. Data Visualization Neste curso serão abordados aspectos teóricos e práticos da visualização de dados. Os participantes irão aprender a representar dados de forma gráfica e interativa. Serão discutidas técnicas de caracterização de dados e recomendações para mapeamento visual. Também serão abordadas a visualização de dados multidimensionais e de textos. O objetivo é capacitar os participantes a criarem visualizações de dados que facilitem a análise e interpretação de informações. 1. "Data Science para Negócios: O Guia Completo para Se Tornar um Cientista de Dados" por Foster Provost e Tom Fawcett. Editora Alta Books, 2017. 2. "Storytelling com Dados: Um Guia Sobre Visualização de Dados para Profissionais de Negócios" por Cole Nussbaumer Knaflic. Editora Alta Books, 2017. 3. "Visualização de Dados com Python: Explore as Melhores Bibliotecas do Python Para Visualização de Dados" por Benjamin Root e Cyrus Vahid. Editora Novatec, 2019. 4. "Fundamentos de Visualização de Dados" por Claus O. Wilke. Editora Bookman, 2019. 5. "Design para quem não é designer: Princípios de design e noções básicas de planejamento visual" por Robin Williams. Editora Callis, 2018. Decision Science Discutir métodos quantitativos para tomada de decisão 1. Métodos de otimização. 2. Modelagem. 3. Ferramentas para solução de problemas. 4. System Dynamics para análise de mercado. 5. Game Theory. Data Analysis and Wrangling Data Wrangling é um processo de transformação de dados que envolve diversas etapas, tais como, limpeza, transformação, agregação, dentre outras. Essas etapas fornecem conjuntos de dados limpos e estruturados para análise em Ciência de Dados. São técnicas fundamentais para garantir que os dados sejam consistentes, precisos e adequados para serem usados em análises avançadas, como machine learning e modelagem estatística. 1. "Análise de Dados com Python e Pandas" de Wes McKinney. 2. "Python para Análise de Dados: Tratamento de Dados com Pandas, NumPy e IPython" de Wes McKinney. 3. "Data Science do Zero" de Joel Grus. 4. "Data Wrangling com R" de Bradley Boehmke. 5. "Ciência de Dados com R: Introdução à Visualização de Dados, Manipulação de Dados e Modelagem Estatística" de Rafael Irizarry e Garrett Grolemund. Empreendedorismo Discutir, por meio de uma abordagem prática, as habilidades e conhecimentos necessários para montar e fazer crescer uma empresa de alto potencial. O curso concentra-se em negócios que, espera-se, não permaneçam pequenos durante toda sua existência, mas que se transformem em grandes empresas 1. Espectro de atividades e habilidades empreendedoras. 2. Desenvolvimento em equipe do plano de ação para implantação de um modelo de negócio. 3. Exigências, oportunidades e as etapas da criação de uma empresa. 4. Ferramentas gerenciais para estruturação e lançamento de uma nova empresa. 5. A busca de oportunidades geradas pela terceirização de processos em empresas. Plataformas Digitais Apresentar as estruturas tecnológicas que suportam os novos processos produtivos 1. Definições e conceitos. 2. Tecnologias habilitadoras (Big Data, Machine Learning, Block Chain). 3. Smart systems (city, phone, house, factory etc.). Risk Assessment Este curso objetiva capacitar os participantes na identificação de riscos por meio da aplicação sistemática de técnicas e ferramentas quantitativas. Serão abordados métodos apropriados para o tratamento dos riscos, bem como suas consequências e probabilidades, baseados em diretrizes e etapas do risk assessment. Ao final do curso, os participantes serão capazes de entender o que pode acontecer, como, quando e por que, a fim de identificar os riscos e definir as melhores práticas para mitigá-los. 1. Modelagem Matemática em Gerenciamento de Riscos - Autor: Alexandre Dolgui. 2. Modelagem matemática em gestão de riscos financeiros - Autor: Alceu R. Cassio. 3. Modelagem Matemática de Riscos Ambientais - Autor: Elaine de Azevedo Sousa. 4. Análise de riscos em processos industriais: Modelagem matemática e simulação computacional - Autor: Victor Hugo Lopes Rodrigues. 5. Modelagem matemática em gerenciamento de riscos de segurança cibernética - Autor: Carlos Alberto Maziero. Avaliações, atividades complementares, trabalhos em grupo e interação. Realização das Provas EaD: as provas são disponibilizadas no dia seguinte a aula ao vivo. Atividades complementares: slides das aulas, material de leitura pré e pós aula, bibliografia indicada, eventos, reportagens, artigos, entre outros. Esclarecimento de dúvidas via e-mail após as aulas ao vivo: caso os alunos ainda tenham dúvidas após a aula ministrada, estas serão encaminhadas para o professor e as respostas serão compartilhadas com os alunos pela intranet. Interação em aula (trabalhos em grupo): durante a aula ao vivo serão utilizadas as ferramentas TalkShow, Zoom, Wooclap e outros de interação, para desenvolvimento e apresentação de trabalhos em grupo, sanar dúvidas com professor, compartilhar experiências com a turma, responder a enquetes que ajudam na fixação do conteúdo, entre outros. Chat: ferramenta do sistema acadêmico utilizada durante as aulas ao vivo para que os alunos enviem as dúvidas ao professor. O histórico do chat fica disponível nos materiais da aula após o término da aula ao vivo. Bibliografia do Módulo Modelos ABPMP. Guia para o gerenciamento de processos de negócio – corpo comum de conhecimento (BPM CBOK). v 3.0 ed. 1, 2013. Baron e Shane: Empreendedorismo: uma visão do processo (EVP), Ed. Thomson, 2006. Carvalho, M. M.; Rabechini Jr, R. Fundamentos em Gestão de Projetos: Construindo Competências para Gerenciar Projetos. São Paulo: Editora Atlas, 3ª 4ª edição, 20112015. Carvalho, M. M.; Rabechini Jr, R. Fundamentos em Gestão de Projetos: Construindo Competências para Gerenciar Projetos. São Paulo: Editora Atlas, 5ª edição, 2018. COSTA, Reinaldo Pacheco; FERREIRA, Helisson Akira e SARAIVA JÚNIOR, Abraão Freires. Preços, orçamentos e custos industriais. Elsevier Editora. 2010 FAWCETT, Tom; PROVOST, Foster. Data Science para Negócios: O que você precisa saber sobre mineração de dados e pensamento analítico de dados. Alta Books Editora, 2018. Gestão da qualidade: teoria e casos. Rio de Janeiro: Elsevier, 2005. p. 209-235. GOLEMAN, Daniel. Inteligência emocional. Rio de Janeiro: Editora Objetiva, 1996. Hammer, M.; Champy, J. Reengenharia: Revolucionando a Empresa em Função dos Clientes e das Grandes Mudanças da Gerência. R. J., Campus, 1994. HILLIER, Frederick S. Introduction to operations research. 1967. ICB – IPMA Competence Baseline. Third version. International Project Management Association: Nijkerk. PMI, Project Management Institute. The standard for portfolio management / Project Management Institute. Third Edition. Project Management Institute, Four Campus Boulevard, Newtown Square, 2013b. industriais. São Paulo: Atlas, 1993. Laurindo, F. J. B. (Org.); Rotondaro, R. G. (Org.). Gestão Integrada de Processos e da Tecnologia da Informação. 1. ed. São Paulo: Editora Atlas, 2006. v. 1. 218 p. MARTINS, Eliseu. Contabilidade de custos. São Paulo: Atlas Editora. 2010 MARTINS, Eliseu. Métodos de custeio comparados - custos e margens analisados sob diferentes perspectivas. São Paulo: Atlas Editora. 2015 MODARRES, M. Risk analysis in engineering: techniques, tools, and trends. Boca Raton: Taylor & Francis Group, 2006. NIELSEN, Aileen. Análise Prática de Séries Temporais: Predição com Estatística e Aprendizado de Máquina.[Sl]. 2021. PMI, PROJECT MANAGEMENT INSTITUTE. A Guide to the project management body of knowledge (PMBoK Guide) Fifth Edition. Project Management Institute, Four Campus Boulevard, Newtown Square, 2013a. Project Management Institute, 2007. PMI, PROJECT MANAGEMENT INSTITUTE. A Guide to the project management body of knowledge (PMBoK Guide) 6th Edition. Project Management Institute, Four Campus Boulevard, Newtown Square, 2017 PMI, Project Management Institute. Organizational Project Management Maturity Model OPM3 / Project Management Institute. Third Edition. Project Management Institute, Four Campus Boulevard, Newtown Square, 2013c. Project manager competency development (PMCD) Framework – 2nd Ed. Project Management Institute: Newton Square. IPMA. International Project Management Association. 2006. Rabechini Jr, R.; Carvalho, M. M. (Org.) Gerenciamento de projeto na prática 2: casos brasileiros. São Paulo: Editora Atlas, 1ª edição, 2009, 250p. Rabechini Jr, R.; Carvalho, M. M. (Org.) Gerenciamento de projeto na prática: casos brasileiros. São Paulo: Editora Atlas, 1ª edição, 2007, 220p. Rotondaro, R.G. Gerenciamento por Processos. In: CARVALHO, M. M. D.; PALADINI, E. P. Slack, N. Vantagem Competitiva em Manufatura: atingindo competitividade nas operações. |
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| Carga Horária: |
102 horas |
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| Tipo: | Obrigatória | ||||
| Vagas oferecidas: | 500 | ||||
| Ministrantes: |
Daniel de Oliveira Mota Erik Eduardo Rego Fernando Henrique Vilella Nakamuta Marcelo Marques Gomes Murilo Zanini de Carvalho Renato de Oliveira Moraes Ricardo Rodrigues Buonanni |
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