MBA em
DATA ANALYTICS
para Gestão Estratégica
Curso Presencial
360h
Aulas Semanais
Terças-feiras, das 19h às 22h.
Turma Presencial
Neste momento em que vivemos, onde muitas das atividades humanas são mediadas por sistemas informáticos e transformadas em dados, a capacidade de coletar, analisar e interpretar informações se tornou uma vantagem competitiva essencial para qualquer empresa. Assim, destaca-se o data analytics (ou análise de dados), que é o campo do conhecimento que estuda o processo de inspecionar, transformar e modelar dados para a tomada de decisões estratégicas. Em vista da importância do data analytics para o campo de negócios e comunicação digital, este MBA foi desenhado para preencher a lacuna entre o conhecimento das áreas humanas/sociais e as habilidades técnicas de análise de dados.
O curso se diferencia por sua abordagem prática e estratégica, que vai além dos fundamentos teóricos. O aluno não apenas aprenderá a operacionalizar ferramentas como Python, APIs de modelos de IA e plataformas de web analytics, mas também irá entender a ética por trás da coleta de dados, a diferenciar métricas de vaidade de indicadores de performance (KPIs), assim como também será capacitado a transformar dados em insights valiosos.
Esta formação parte do princípio de que os alunos não possuem conhecimento prévio em programação ou estatística, de modo que as disciplinas iniciais se ocupam em construir esta base prática.
Objetivo
Capacitar profissionais das áreas de gestão estratégica, comunicação digital e desenvolvimento de software a transformar dados em insights estratégicos para o crescimento de empresas. O curso oferece um conhecimento sólido em estatística, programação e ferramentas de data analytics, preparando o aluno para tomar decisões baseadas em dados (data-driven), e também a otimizar resultados e comunicar descobertas de forma eficaz (data storytelling).
Coordenadora
Prof.ª Dra. Eduarda Gabriela Velho
Doutora em Processos e Manifestações Culturais, Mestra em Diversidade Cultural e Inclusão Social, Pós-graduada em Segurança da Informação e Tecnóloga em Sistemas para Internet. É professora de ensino superior nos cursos de tecnologia da Instituição Evangélica de Novo Hamburgo e do Instituto Infnet do Rio de Janeiro. É desenvolvedora web com mais de dez anos de experiência e pesquisadora do campo de Estudos de Plataforma e Humanidades Digitais.
Público-alvo
Profissionais de diversas áreas que desejam aprofundar seus conhecimentos em análise de dados para otimizar suas estratégias de negócio.
Profissionais de marketing e comunicação
Que buscam analisar o desempenho de campanhas e se aprofundar ainda mais nesse tipo de análise de dados.
Gestores e empreendedores
Que desejam tomar decisões baseadas em dados e orientar a empresa a seguir uma cultura data-driven.
Desenvolvedores de software
Que desejam atuar na área de dados com uma formação multidisciplinar em data analytics.
Profissionais e pesquisadores de ciências humanas e sociais
Que buscam atuar na área de dados de forma interdisciplinar, começando por uma base sólida e aplicável.
Características do Curso
Abordagem prática
O programa é focado em uma abordagem hands-on. As disciplinas são construídas com base em projetos e estudos de caso que simulam desafios reais do mercado.
Foco estratégico
Além das habilidades técnicas, o curso enfatiza o uso de dados para a tomada de decisões de negócio, com módulos dedicados a indicadores de performance (KPIs), ética e comunicação.
Corpo docente especializado
As aulas são ministradas por profissionais que atuam no mercado, trazendo a experiência e as tendências mais recentes da área.
Tecnologias de ponta
O currículo utiliza as ferramentas mais relevantes da atualidade para análise de dados, como Python, Pandas e APIs de modelos de IA.
Professores confirmados!
Dra. Eduarda Gabriela Velho
Doutora em Processos e Manifestações Culturais, Mestra em Diversidade Cultural e Inclusão Social, Pós-graduada em Segurança da Informação e Tecnóloga em Sistemas para Internet. É professora de ensino superior nos cursos de tecnologia da Instituição Evangélica de Novo Hamburgo e do Instituto Infnet do Rio de Janeiro. É desenvolvedora web com mais de dez anos de experiência e pesquisadora do campo de Estudos de Plataforma e Humanidades Digitais.
Dra. Maria da Graça Gomes
Possui graduação em Matemática (Bacharelado) (UFRGS, 1997), em Estatística (Bacharelado) (UFRGS, 2025), mestrado em Matemática Aplicada (UFRGS, 1999) e doutorado no Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Minas, Metalúrgica e de Materiais (UFRGS, 2010).
Me. Paulo Fernando Benetti Marcon
Graduado e mestre em Computação pela Unisinos, possui especialização em Estatística para Ciência de Dados pela PUC Minas e MBA em Gestão da Inovação e Liderança pela FGV. Tem mais de 10 anos de experiência na área de dados. Atualmente trabalha no Grupo Boticário como cientista de dados desenvolvendo sistemas de recomendação.
Estrutura curricular
Semestre 1 – Fundamentos para data analytics
Fundamentos da estatística e da análise de dados
O objetivo desta disciplina é fornecer a base teórica para a análise de dados. Serão abordados conceitos essenciais de estatística descritiva (média, mediana, desvio padrão) e inferencial (probabilidade, amostragem, testes de hipóteses). O aluno aprenderá a usar a estatística para extrair insights significativos dos dados e a evitar conclusões equivocadas.
Algorítmos e lógica de programação para data analytics
Esta disciplina apresenta os conceitos fundamentais do raciocínio lógico e da programação. O aluno aprenderá a estruturar soluções para problemas, a entender o fluxo de um programa, e a utilizar as principais estruturas de dados. O foco é desenvolver a base de pensamento computacional necessária para manipular e processar dados, utilizando Python como ferramenta de aprendizado.
Semestre 2 – Ferramentas para análise e visualização de dados
Análise e visualização de dados com Python
Neste módulo, o aluno aprenderá sobre análise de dados em Python utilizando a biblioteca Pandas, que é uma das mais importantes tecnologias para data analytics. A disciplina aborda a manipulação, limpeza e transformação de dados com Pandas, bem como a aplicação de análises de regressão. Serão abordados diferentes tipos de gráficos (barras, linhas, dispersão, mapas) e as melhores práticas para criar visualizações claras e impactantes que ajudem a explorar e a identificar padrões em conjuntos de dados. O objetivo é capacitar o aluno a realizar análises exploratórias completas e a realizar inferências estatísticas.
Análise e visualização de dados com plataformas de data analytics
Esta disciplina está focada em operacionalizar plataformas de data analytics (como Tableau e Power BI) para realizar análise e visualização de dados seguindo os padrões do mercado. O objetivo é capacitar o aluno a transformar dados em insights relevantes, construindo relatórios estratégicos para apoiar a tomada de decisão em diversos contextos de negócio.
Data storytelling e comunicação de resultados
Nesta disciplina, o foco é ir além dos gráficos e aprender a contar uma história com os dados (data storytelling). A disciplina abordará técnicas de comunicação, como estruturar apresentações, criar narrativas convincentes e traduzir análises complexas em insights simples que podem ser traduzidos para diferentes públicos (incluindo aqueles sem conhecimento técnico).
Semestre 3 – Integrações e coleta de dados
Integrações com bancos de dados
Esta disciplina ensina como se conectar e extrair dados de diferentes tipos de bancos de dados, como SQL e NoSQL. O aluno aprenderá a escrever consultas para obter informações de forma eficiente, de modo que estará capacitado para realizar análises à partir de bancos de dados de empresas.
Fundamentos da web e data scraping
O módulo explora a estrutura da web e ensina técnicas de web scraping para coletar dados diretamente de páginas da web. O aluno aprenderá a utilizar ferramentas para extrair dados de sites de forma programática, transformando informações não estruturadas em dados prontos para análise.
Integrações com APIs de IA e plataformas digitais
Esta disciplina aborda a integração com APIs de modelos de IA (como o ChatGPT) e também com as APIs de plataformas digitais (como o WhatsApp). O aluno aprenderá a utilizar APIs (Application Programming Interfaces) para operacionalizar modelos de IA avançados e também a realizar integrações com plataformas digitais e outros sistemas baseados em tecnologias da web.
Gerenciamento Ágil de Projetos
O objetivo desta disciplina é conhecer e utilizar o PM Canvas para a elaboração de plano de projeto em data analytics e, através de exercícios práticos, entender os princípios ágeis aplicados ao gerenciamento de Projetos. Assim, os alunos devem identificar os aspectos que tangem a cultura organizacional para o sucesso do gerenciamento ágil de projetos.
Semestre 4 – Métricas e estudos de caso em data analytics
Análise e visualização de dados textuais
Esta disciplina expande os conhecimentos de data analytics do aluno, de modo a capacitá-lo para realizar a análise de informações textuais. O aluno aprenderá a extrair insights de feedbacks de clientes, transcrições de entrevistas e reviews de produtos, utilizando técnicas básicas de processamento de linguagem natural.
Web analytics e indicadores de performance
A disciplina aborda plataformas de web analytics (como Google Analytics) e ferramentas de gestão de mídias sociais. O foco desta disciplina está em capacitar o aluno a diferenciar as métricas que realmente importam para o negócio (KPIs) daquelas que apenas impressionam (métricas de vaidade). O aluno aprenderá a identificar, definir e monitorar indicadores de desempenho que estejam alinhados aos objetivos estratégicos da empresa, garantindo que os esforços de análise de dados gerem valor real.
LGPD, ética e governança de dados
Esta disciplina discute a importância da responsabilidade no tratamento de dados. Serão abordados tópicos como a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), as diretrizes éticas na coleta e uso de dados, e as melhores práticas de governança para garantir a segurança e a privacidade das informações.
Estudos de caso em análise de dados
Nesta disciplina, os alunos aplicarão todo o conhecimento adquirido em projetos práticos. Serão trabalhados estudos de caso reais de diferentes setores (varejo, marketing, finanças), abordando desde a definição do problema até a apresentação dos resultados finais. Está disciplina exigirá a aplicação de todo o conhecimento adquirido durante o curso, e serve para consolidar o aprendizado de forma prática e colaborativa.
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