- Segunda e sexta-feira: 8:00 am - 8:00 pm
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6 meses
25-08-2026
20
750
6 meses
$ 10.847
O Diploma em Big Data e Business Intelligence da ISEIE Brasil é um programa desenvolvido para fornecer conhecimentos e habilidades avançadas na gestão e análise de grandes volumes de dados, bem como no uso de business intelligence para transformar esses dados em informações estratégicas. O Diploma cobre desde os fundamentos do Big Data até a implementação de soluções de Business Intelligence (BI) usando ferramentas como Hadoop, SQL, Microsoft Power BI e Tableau. Os participantes aprenderão a desenvolver visualizações eficazes, aplicar análises preditivas e construir painéis interativos que facilitam a tomada de decisões informadas. Este diploma é ideal para profissionais de TI, analistas de dados, consultores e qualquer pessoa interessada em explorar o potencial dos dados para gerar valor nas suas organizações.
Nosso Diploma em Big Data e Business Intelligence está estruturado para que o profissional fortaleça seus conhecimentos e adquira novas competências, aproveitando o conteúdo teórico prático, que proporciona uma abordagem que permite ver os temas de uma forma muito mais atualizada, entendendo os reais resultados e seu impacto, seja em um negócio ou projeto. Dentro de todo este campo, a matemática e a estatística são parte fundamental para o adequado desenvolvimento e análise de um sistema aplicado à gestão de Big Data, melhorando significativamente a tomada de decisões.
O ISEIE Brasil criou o Diploma em Big Data e Business Intelligence voltado para profissionais que desejam se preparar para este mundo e que querem ser parte ativa desta transformação.
Nosso programa de diploma prepara você para abordar processos relacionados a essa área com base em metodologias avançadas, sob diferentes perspectivas, como profissional e como parte de uma equipe em um centro, instituição, indústria ou empresa, considerando as últimas contribuições para a gestão desse tipo de empresa.
A relevância acadêmica e profissional do nosso corpo docente garante um processo de aprendizagem constante, no qual os participantes otimizarão seus conhecimentos sobre metodologias avançadas e os recursos legais necessários para utilizá-los com eficiência e desenvolver diretrizes e políticas no contexto desta área do conhecimento.
3 meses
O Diploma em Big Data e Business Intelligence prepara os participantes para liderar equipes de alto desempenho com uma visão inspiradora e desenvolver habilidades em trabalho em equipe, motivação, comunicação, ética empresarial e responsabilidade social. Em resumo, o diploma em Big Data & Business Intelligence prepara profissionais para liderar nesta área.
Permite compreender os problemas que surgiram nos setores de marketing digital, publicidade e vendas, com foco em questões de responsabilidade, sabendo aplicar os conhecimentos adquiridos e sua capacidade de resolução de problemas em ambientes novos ou pouco conhecidos dentro de contextos mais amplos (ou multidisciplinares) relacionados à sua área de estudo. Que saibam comunicar suas conclusões e os conhecimentos e razões últimas que as sustentam a públicos especializados e não especializados de forma clara e inequívoca e, finalmente, que possam planejar e dirigir processos de gestão com base em metodologias avançadas.
ISEIE tiene como objetivo promover la educación de calidad, la investigación de alto nivel y los estudios de excelencia en todo el mundo.
La titulación que reciben nuestros estudiantes son reconocidas en las empresas más prestigiosas.
ISEIE cuenta con una trayectoria formativa basada en años de experiencia y preparación de profesionales cualificados.
Alto porcentaje de aquellos que han estudiado un MBA han incrementado su salario
Según estudios, los perfiles más buscados son los que cuentan con formación académica superior.
Nuestro sistema educativo le permite compatibilizar de un modo práctico y sencillo los estudios con su vida personal y profesional.
Nuestro plan interno de calidad del instituto persigue diversos objetivos, como el aumento de la satisfacción de los estudiantes, el cumplimiento de los objetivos de calidad establecidos, el desarrollo de una cultura de calidad, el reforzamiento de la relación entre el personal y la universidad, y el mejoramiento continuo de los procesos.
De esta forma, el profesional que acceda al programa encontrarás el contenido más vanguardista y exhaustivo relacionado con el uso de materiales innovadores y altamente eficaces, conforme a las necesidades y problemáticas actuales, buscando la integración de conocimientos académicos y de formación profesional, en un ambiente competitivo globalizado.
Todo ello a través de de material de estudio presentado en un cómodo y accesible formato 100% online.
El empleo de la metodología Relearning en el desarrollo de este programa te permitirá fortalecer y enriquecer tus conocimientos y hacer que perduren en el tiempo a base de una reiteración de contenidos.
1.1 Introdução ao Entorno VUCA e sua Relação com o Big Data
1.2 Fundamentos do Big Data na Era da Disrupção Digital
1.3 Ferramentas e Tecnologias-Chave em Big Data para Entornos VUCA
1.4 Análise Preditiva em um Entorno VUCA com Big Data
1.5 Visualização de Dados para a Tomada de Decisões em um Entorno Mutável
1.6 Estratégias de Governança de Dados e Ética em Big Data para Entornos VUCA
1.7 Big Data e Business Intelligence para Responder a Crises e Emergências
1.8 Inovação e Futuro do Big Data em um Entorno VUCA
2.1 Definindo os Objetivos e o Escopo do Projeto
2.1.1 Frases-chave para estabelecer metas claras e mensuráveis
2.1.2 Exemplos de como formular objetivos específicos, realistas e alinhados com os interesses estratégicos
2.1 Escolha de Tecnologias e Ferramentas Adequadas (Nota: Mantido o erro de numeração do original)
2.1.1 Frases orientadas a selecionar as ferramentas de Big Data e Business Intelligence mais eficientes
2.1.2 Dicas sobre como justificar a escolha de tecnologias em função da escalabilidade e dos recursos disponíveis
2.2 Importância da Qualidade dos Dados
2.2.1 Frases que destacam a importância de dados precisos e consistentes
2.2.2 Estratégias de comunicação para enfatizar a relevância da limpeza e validação de dados
2.3 Otimização de Processos de Coleta de Dados
2.3.1 Frases que guiam a identificação de fontes de dados-chave
2.3.2 Exemplos de como comunicar a necessidade de métodos de coleta e armazenamento eficientes
2.4 Análise de Dados para a Tomada de Decisões
2.4.1 Frases que ajudam a explicar o valor dos insights no contexto do projeto
2.4.2 Estratégias de comunicação de achados e sua utilidade na tomada de decisões empresariais
2.5 Segurança e Proteção de Dados
2.5.1 Frases-chave sobre a proteção da privacidade e a segurança dos dados
2.5.2 Exemplos de como destacar a relevância do cumprimento normativo e ético no uso de dados
2.6 Comunicação de Resultados e Insights
2.6.1 Frases para apresentar achados de Big Data a diferentes públicos, desde técnicos até executivos
2.61.2 Conselhos sobre como comunicar insights-chave e facilitar a compreensão e aplicabilidade (Nota: Mantido o erro de numeração 2.61.2 do original)
2.7 Otimização do Rendimento do Projeto
2.7.1 Frases para implementar melhorias contínuas nos processos de análise
2.7.2 Ferramentas linguísticas para comunicar a necessidade de ajustes e melhorias sem perder o foco nos objetivos
2.8 Criação de uma Cultura de Dados na Organização
2.8.1 Frases para fomentar uma cultura de dados, impulsionando a adoção de práticas de Big Data em toda a organização
2.9 Avaliação do Impacto e Lições Aprendidas
2.9.1 Frases para encerrar o projeto e avaliar seu sucesso
3.1 Big Data na Inteligência Artificial (IA)
3.1.1 Estudo de como o Big Data permite a criação de algoritmos de IA mais precisos e potentes
3.1.2 Exemplos de aplicações em aprendizagem profunda (deep learning), visão computacional e processamento de linguagem natural
3.2 Big Data e a Internet das Coisas (IoT)
3.2.1 Exploração do papel do Big Data na coleta e análise de dados gerados por dispositivos IoT
3.2.2 Impacto desta combinação em setores como a domótica, a manufatura e as cidades inteligentes
3.3 Big Data na Computação em Nuvem (Cloud Computing)
3.3.1 Análise de como o armazenamento e processamento em nuvem facilitam a gestão de grandes volumes de dados
3.3.2 Estudo das plataformas em nuvem mais utilizadas e seu impacto em projetos de Big Data
3.4 Big Data e Blockchain
3.4.1 Exploração de como o Big Data e o blockchain se complementam para oferecer transparência e segurança na gestão de dados
3.4.2 Exemplos de aplicações em setores como as finanças, a cadeia de suprimentos e a proteção de dados pessoais
3.5 Big Data e Realidade Aumentada (AR) e Realidade Virtual (VR)
3.5.1 Análise do impacto do Big Data na criação de experiências imersivas e personalizadas
3.6 Big Data na Análise Preditiva e na Tomada de Decisões Automatizadas
3.6.1 Estudo de como a análise preditiva utiliza grandes volumes de dados para antecipar tendências e comportamentos
3.6.2 Impacto em setores como o marketing, a medicina personalizada e a manutenção preditiva
3.7 Big Data e Cibersegurança
3.7.1 Impacto do Big Data na detecção e resposta a ameaças de segurança
3.8 Big Data em Robótica e Automação
3.8.1 Exploração do papel do Big Data na melhoria da precisão e autonomia de robôs e sistemas automatizados
3.8.2 Casos de aplicação em robótica industrial, logística e atendimento ao cliente
3.9 Big Data e 5G
3.9.1 Análise de como a tecnologia 5G melhora a velocidade e capacidade de transmissão de dados, potenciando o uso de Big Data
3.9.2 Impacto em aplicações em tempo real como a telemedicina, os veículos autônomos e a indústria 4.0
3.10 Big Data na Tecnologia de Biometria e Reconhecimento Facial
3.10.1 Estudo de como o Big Data impulsiona o desenvolvimento de sistemas de identificação biométrica mais precisos e seguros
4.1 Inteligência Artificial Integrada em Big Data
4.1.1 Estudo da sinergia entre Big Data e Inteligência Artificial (IA) para impulsionar a analítica avançada e o aprendizado de máquina
4.1.2 Exploração de como as empresas estão integrando IA para análise preditiva, personalização e tomada de decisões automatizadas
4.2 Expansão da Analítica em Tempo Real
4.2.1 Análise da crescente demanda por soluções de analítica em tempo real para responder rapidamente a mudanças no mercado e na operação
4.2.2 Exemplos de como setores como o financeiro, a logística e o atendimento ao cliente aplicam Big Data em tempo real para melhorar a experiência do usuário e a eficiência operacional
4.3 Uso de Big Data para Impulsionar a Personalização e Experiência do Cliente
4.3.1 Estudo da tendência em direção à hiperpersonalização em marketing, vendas e serviços ao cliente
4.3.2 Casos de como as empresas utilizam dados de comportamento e preferências para criar experiências personalizadas que fidelizem os clientes
4.4 Aumento do Uso da Computação em Nuvem para Soluções de Big Data
4.4.1 Análise de como a nuvem facilita o implante, a escalabilidade e a acessibilidade de soluções de Big Data
4.4.2 Avaliação das plataformas de nuvem mais utilizadas e das soluções híbridas em empresas que requerem flexibilidade no armazenamento e processamento de dados
4.5 Adoção de Ferramentas de DataOps para Otimizar o Ciclo de Vida dos Dados
4.5.1 Introdução ao DataOps e seu papel na automação e melhoria contínua do ciclo de vida dos dados
4.6 Ênfase na Segurança de Dados e Cumprimento Normativo
4.6.1 Exploração de como o incremento no uso de Big Data vem acompanhado de maiores riscos na privacidade e segurança dos dados
4.6.2 Revisão de normativas-chave (como GDPR, CCPA) e de como as empresas adotam medidas de proteção para cumprir com os padrões legais e éticos
4.7 Integración de Big Data com Tecnologias de Automação e Robótica
4.7.1 Análise da integração de Big Data com sistemas automatizados e robôs em processos industriais e logísticos
4.8 Implementação de Arquiteturas de Dados Modernas
4.8.1 Estudo da adoção de arquiteturas como Data Lakes e Data Mesh para uma gestão mais eficiente e descentralizada de dados
5.1 Fundamentos e Diferenças entre Business Intelligence e Big Data
5.1.1 Introdução aos conceitos básicos de BI e Big Data, ressaltando as principais diferenças e pontos em comum
5.1.2 Exploração de como o BI e o Big Data se complementam no processamento, análise e apresentação de grandes volumes de dados
5.2 Transformação de Dados em Insights Acionáveis
5.2.1 Análise de como a combinação de BI e Big Data permite transformar dados em insights estratégicos
5.2.2 Casos de uso onde as empresas empregam BI e Big Data para obter insights que guiam a tomada de decisões efetivas
5.3 Integração de Ferramentas de BI com Plataformas de Big Data
5.3.1 Revisão das ferramentas de BI que facilitam a integração com plataformas de Big Data
5.4 Analítica Preditiva e Tomada de Decisões Automatizada
5.4.1 Estudo de como a analítica predictiva em Big Data potencia as capacidades de BI para antecipar tendências e comportamentos
5.5 Criação de Dashboards Interativos para a Visualização de Dados
5.5.1 Desenvolvimento de técnicas para a criação de dashboards que mostrem dados complexos de forma acessível e visual
5.6 BI e Big Data na Otimização da Experiência do Cliente
5.6.1 Análise de como as empresas utilizam dados de BI e Big Data para melhorar a experiência e a personalização no serviço ao cliente
5.6.2 Exemplos de estratégias de BI e Big Data para adaptar produtos, serviços e marketing às preferências e necessidades do cliente
5.7 Arquiteturas de Dados para Integrar BI e Big Data na Empresa
5.7.1 Estudo de arquiteturas de dados que suportam a integração de BI e Big Data
5.7.2 Avaliação das melhores práticas para gerenciar e integrar dados em uma arquitetura que facilite o acesso a insights em tempo real
5.8 Medição do ROI em Projetos de BI e Big Data
5.8.1 Métodos e métricas para avaliar o retorno sobre o investimento (ROI) de projetos que combinam BI e Big Data
6.1 Ampliação do Escopo de Análise de Dados
6.1.1 Estudo de como o Big Data permite ao BI processar e analisar grandes volumes de dados de diversas fontes
6.1.2 Exemplos de como a análise de dados massivos oferece uma visão mais completa do negócio e do mercado
6.2 Incorporação de Fontes de Dados Não Estruturados em BI
6.2.1 Exploração da integração de dados não estruturados em análises de BI
6.2.3 Métodos e ferramentas para processar e analisar dados não estruturados, ampliando os insights e aplicações de BI (Nota: Mantido o erro de numeração do original)
6.3 Análise Preditiva para Antecipar Tendências e Comportamentos
6.3.1 Estudo de como o Big Data fortalece a análise preditiva em BI
6.3.2 Casos de aplicação da análise preditiva em BI em áreas como vendas, marketing e otimização de inventários
6.4 Análise em Tempo Real para Decisões Ágeis
6.4.1 Análise de como o Big Data permite ao BI proporcionar insights em tempo real
6.4.2 Exemplos de aplicações em tempo real em setores como finanças, logística e atendimento ao cliente
6.5 Otimização da Experiência do Cliente por Meio da Personalización
6.5.1 Exploração de como os dados massivos permitem ao BI oferecer experiências personalizadas ao cliente
6.5.2 Estratégias para aplicar Big Data na personalização de marketing, serviços e recomendações
6.6 Criação de Dashboards Interativos e Visualização de Dados Avançada
6.6.1 Análise de como o Big Data enriquece os dashboards de BI, proporcionando visualizações detalhadas e adaptativas
6.7 Automação de Processos de BI
6.7.1 Estudo da automação em BI graças ao Big Data
6.7.2 Exemplos de como a automação permite analisar dados de forma contínua e reduzir tempos de resposta em decisões operativas
6.8 Desenvolvimento de Modelos Avançados de Segmentação de Clientes
6.8.1 Análise de como o Big Data permite ao BI criar segmentações mais precisas e detalhadas de clientes
6.9 Redução de Custos e Melhoria da Eficiência Operativa
6.9.1 Exploração de como o Big Data facilita ao BI a identificação de áreas de melhoria e otimização de processos para reduzir custos
6.9.2 Casos de sucesso onde a combinação de BI e Big Data otimizou a eficiência da cadeia de suprimentos, logística e outros processos-chave
6.10 Impulso de uma Cultura de Tomada de Decisões Baseada em Dados
6.10.1 Estudo de como o uso de Big Data promove nas empresas uma cultura orientada a decisões fundamentadas em dados
6.10.2 Estratégias para fomentar a adoção de Big Data e BI em todos os níveis da organização, promovendo a confiança no uso de dados
– Profissionais das áreas de TI, computação, ensino e pesquisa universitária.
– Profissionais de Comunicação e Marketing Digital.
– Pessoas com atividades comerciais.
– Administradores, contadores, empreendedores e empresários.
– Qualquer pessoa interessada em se formar em um Mestrado em Big Data e Business Intelligence.
Al concluir el diplomado, los participantes serán galardonados con una titulación oficial otorgada por ISEIE Innovation School. Esta titulación se encuentra respaldada por una certificación que equivale a 20 créditos ECTS (European Credit Transfer and Accumulation System) y representa un total de 750 horas de dedicación al estudio.
Esta titulación de ISEIE no solo enriquecerá su imagen y credibilidad ante potenciales clientes, sino que reforzará significativamente su perfil profesional en el ámbito laboral. Al presentar esta certificación, podrá demostrar de manera concreta y verificable su nivel de conocimiento y competencia en el área temática del curso.
Esto resultará en un aumento de su empleabilidad, al hacerle destacar entre otros candidatos y resaltar su compromiso con la mejora continua y el desarrollo profesional.
Una vez que haya completado satisfactoriamente todos los módulos del Diploma em Big Data e Business Intelligence deberá llevar a cabo un trabajo final en el cual deberá aplicar y demostrar los conocimientos que ha adquirido a lo largo del diplomado.
Este trabajo final suele ser una oportunidad para poner en práctica lo que ha aprendido y mostrar su comprensión y habilidades en el tema.
Puede tomar la forma de un proyecto, un informe, una presentación u otra tarea específica, dependiendo del contenido de la especialización y sus objetivos, recuerde seguir las instrucciones proporcionadas y consultar con su instructor o profesor si tiene alguna pregunta sobre cómo abordar el trabajo final.
Descubre las preguntas más frecuentes y sus respuestas, de no e no encontrar una solución a tus dudas te invitamos a contactarnos, estaremos felices de brindarte más información
Big Data refere-se ao gerenciamento e processamento de grandes volumes de dados que não podem ser gerenciados de forma eficaz com tecnologias tradicionais, e Business Intelligence (BI) é o processo de análise desses dados para tomar decisões informadas que melhoram o desempenho e a estratégia de uma organização.
Não é essencial, embora ter conhecimento básico de análise de dados ou programação possa ser útil.
Você aprenderá a usar ferramentas como Hadoop, Spark, Power BI, Tableau, SQL e Python.
Sim, o diploma é oferecido on-line com acesso a sessões ao vivo, materiais para download e suporte.
Sim, ao concluir todos os módulos e o projeto final, você receberá uma certificação em Big Data e Business Intelligence.
