- Segunda e sexta-feira: 8:00 am - 8:00 pm
- admision@iseie.com
12 meses
15-09-2025
60
1500
3 meses
$ 3.580
O Mestrado em Análise de Dadosdo ISEIE está focado na análise de dados, num modelo educativo rigoroso, personalizado e inovador, que visa formar pessoas em conhecimentos e competências, para que possam adaptar a sua empregabilidade às mudanças e desafios da sociedade atual e futura. Que procura aproximar a formação de todos aqueles que a desejam, proporcionando uma educação adaptável a qualquer perfil, eficaz e rigorosa.
Nosso Mestrado em Análise de Dados do ISEIE 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 uma parte fundamental do desenvolvimento e análise adequados de um sistema aplicado à gestão de Big Data & Business Intelligence, melhorando significativamente a tomada de decisões.
A Instituição Superior Estudos Inovadores Europeus criou o Mestrado em Análise de Dados dirigido a profissionais que tenham como objetivo se preparar neste mundo e que desejam ser parte ativa dessa transformação. Nosso mestrado te prepara para abordar os processos relacionados a esta área baseados em metodologias avançadas de diferentes perspectivas, como profissionais como parte de uma equipe em um centro, instituição, indústria, empresas, considerando as últimas contribuições para a gestão desse tipo de empresas.
A relevância acadêmica e profissional de nossos docentes garante um processo de aprendizado constante no qual os participantes conseguirão otimizar seus conhecimentos sobre metodologias avançadas e os recursos legais necessários para aproveitá-las de maneira eficiente e para desenvolver diretrizes e políticas no contexto desta área do conhecimento.
Com um Mestrado em Análise de Dados, você pode trabalhar em uma variedade de áreas, como a análise de dados, a mineração de dados, a modelagem de dados, a visualização de dados, o aprendizado de máquina, a ciência de dados, a programação, a arquitetura de dados, o armazenamento de dados, a segurança de dados, o planejamento de dados, a análise de redes sociais, a administração de dados, a administração de nuvem e muito mais. Também podes trabalhar em campos relacionados, como o marketing digital, a inteligência artificial, a robótica, a automação de processos, a análise de sinais e a análise de cadeias de suprimentos.
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.
Módulo 1. Fundamentos da Gestão Empresarial
1.1. Gestão empresarial
1.1.1. Empresa como organização
1.1.2. Funções de gestão e controle
1.1.3. Ambiente econômico: ciclo de negócios e inflação
1.1.4. Função produtiva
1.1.5. Gestão Financeira
1.2. Direção estratégica da empresa
1.2.1. Plano de negócios
1.2.2. Pesquisa de mercado
1.2.3. Planejamento empresarial nas áreas de gestão comercial, marketing e produção
1.3. Organização empresarial e gestão de recursos
1.3.1. Organização e liderança
1.3.2. Planejamento e gestão de infraestrutura, RH e recursos financeiros
1.3.3. Modelos de trabalho de planejamento
Módulo 2. Big Data
2.1. Introdução ao big data
2.1.1. Fontes de dados
2.1.2. Dados abertos
2.1.3. Big data e marketing
2.1.4. Fases de um projeto de big data
2.2. Inteligência de negócios
2.2.1. Business intelligence e a sociedade da informação
2.2.2. Principais produtos de inteligência de negócios
2.2.3. Mineração de dados
2.2.4. Mart de dados. Conceito de banco de dados departamental
2.2.5. Data warehouse ou data warehouse corporativo
2.2.6. Ferramentas de inteligência empresarial e análise
Módulo 3. Gestão de Dados
3.1. Gestão estratégica de dados
3.1.1. Economia de dados.
3.1.2. Governança de dados
3.1.3. Modelos de negócios baseados em dados. Monetização de dados.
3.1.4. Direito em ambientes digitais.
3.1.5. Ética no campo da gestão de dados.
3.2. Visualização de dados
3.2.1. Contando histórias com dados
3.2.2. Visualização de Dados em Python: Introdução ao Matplotlib
3.2.3. Design de painel usando ferramentas de Business Intelligence
Módulo 4. Negócios Digitais
4.1. O negócio digital
4.1.1. Conceito
4.1.2. Estrutura
4.1.3. Tipos de negócios digitais
4.1.4. Processo de criação de negócios digitais
4.2. Cliente digital
4.2.1. Conceito
4.2.2. Características
4.2.3. Demandas digitais dos clientes
4.2.4. Competências digitais das empresas
Módulo 5. Inteligência Financeira e Econômica
5.1. Inteligência financeira
5.1.1. Introdução ao campo da economia (macroeconomia e microeconomia).
5.1.2. Modelos estatístico-matemáticos específicos para a área de inteligência econômica.
5.1.3. Aplicações práticas no campo da inteligência econômica.
5.2. Inteligência econômica
5.2.1. Introdução ao campo da inteligência financeira
5.2.2. Criação de dashboards para análise de informação financeira (contas anuais, gestão de tesouraria, etc.)
5.2.3. Modelos estatístico-matemáticos específicos da área de finanças
5.2.4. Aplicações práticas no campo das finanças
Módulo 6. Inteligência Artificial (IA)
6.1. Introdução à IA
6.1.1. Definição e história
6.1.2. Ramos da IA.
6.1.3. Aprendizado de máquina/profundo.
6.1.4. Big data: a mudança na IA.
6.2. Algoritmos de IA
6.2.1. Aprendizado de máquina: modelos supervisionados e não supervisionados.
6.2.2. Aprendizagem por reforço
6.2.3. Exemplos com Weka/Orange
Módulo 7. Inteligência artificial aplicada aos negócios
7.1. Aplicações na empresa
7.1.1. Previsão: estoques, demandas, comportamentos.
7.1.2. Segmentação: análise de oferta. Identificar tendências.
7.1.3. Fidelização de clientes por meio de aprendizado por reforço
7.1.4. Recomendadores da Web
7.2. Tipos de inteligência artificial no campo empresarial
7.2.1. Inteligência artificial aplicada
7.2.2. Inteligência artificial generalizada
7.3. Requisitos da empresa para implementação de IA
7.3.1. Disponibilidade de informações
7.3.2. Presença de pessoal qualificado
7.3.3 Custo e tempo
Módulo 8. Gerenciando Equipes de Trabalho
8.1. Gestão de pessoas
8.1.1. Introdução ao campo da gestão de pessoas em uma organização (análise de pessoas)
8.1.2. Modelos estatístico-matemáticos específicos para a área de gestão de pessoas.
8.2. Gestão de RH com Ferramentas de Business Intelligence
8.2.1. Gestão de dados de folha de pagamento, remuneração e administração de pessoal
8.2.2. Gerenciamento de dados para planejamento e controle de pessoal: turnos, controle de tempo, frequência, etc.
8.2.3. Gestão de dados sobre gestão de talentos, desde sua incorporação até seu desenvolvimento dentro da organização.
Módulo 9. Segurança de Dados ou Cibersegurança
9.1. Uso responsável e ético de dados
9.1.1. A convergência da disponibilidade de dados
9.1.2. Oportunidades e riscos do Big Data.
9.1.3. Ética dos algoritmos e da IA
9.1.4. Impacto social das atividades de análise de dados na sociedade (impacto nos direitos sociais, gênero, sustentabilidade ambiental, etc.)
9.2. Cibersegurança
9.2.1. Legislação e Regulamentação Internacional
9.2.2. Segurança da informação
3.2.3. Ameaças cibernéticas e plano de prevenção.
Módulo 10. Dissertação de Mestrado
Al concluir el máster, los participantes serán galardonados con una titulación oficial otorgada por ISEIE Innovation School. Esta titulación se encuentra respaldada por una certificación que equivale a 60 créditos ECTS (European Credit Transfer and Accumulation System) y representa un total de 1500 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 programa.
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 de la Mestrado em Análise de Dados , deberá llevar a cabo un trabajo final en el cual deberá aplicar y demostrar los conocimientos que ha adquirido a lo largo del curso.
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
Um analista de dados é um profissional responsável por coletar, processar e analisar dados para gerar informações úteis para a tomada de decisões empresariais. O analista de dados é responsável por extrair dados de diferentes fontes, limpar e transformar os dados para realizar análises aprofundadas e apresentar os resultados aos tomadores de decisão. Isso significa que o analista de dados deve ter uma sólida compreensão de estatísticas e conceitos de análise de dados, bem como uma sólida compreensão de conceitos de negócios.
Depende do que você quer alcançar. Um analista de dados se concentra principalmente em coletar, limpar, analisar e visualizar dados para ajudar organizações a tomar decisões baseadas em dados. Por outro lado, um cientista de dados trabalha com dados para encontrar padrões e tendências, o que significa que ele se concentra na criação de modelos preditivos, mineração de dados e análises avançadas. Então, se seu objetivo é ajudar empresas a tomar decisões baseadas em dados, um analista de dados seria a melhor escolha. Mas se você quiser descobrir padrões ou tendências ocultas nos dados, um cientista de dados é a melhor escolha.
Cientista de dados: Cientistas de dados são responsáveis por extrair informações e conhecimento dos dados. Eles trabalham com ferramentas de análise estatística para descobrir padrões em grandes conjuntos de dados. Eles também usam algoritmos de aprendizado de máquina para extrair informações ocultas e prever resultados. Esses profissionais devem ser proficientes em ciência de dados, estatística, aprendizado de máquina, visualização de dados, linguagens de programação e mineração de dados. Analista de Dados: Analistas de dados são responsáveis por extrair informações de dados. Esses profissionais devem estar familiarizados com ferramentas e técnicas de análise estatística para converter grandes conjuntos de dados em informações significativas. Eles também usam ferramentas analíticas para descobrir padrões e tendências nos dados. Esses profissionais geralmente têm um conhecimento básico de linguagens de programação e análise de dados.
Um analista de dados em uma empresa é responsável por coletar, analisar e organizar grandes quantidades de dados para ajudar a empresa a tomar decisões informadas. Isso inclui analisar dados históricos para prever tendências futuras, identificar áreas de oportunidade e detectar problemas em processos de negócios. Isso ajuda as empresas a melhorar a eficiência operacional, aumentar a receita e maximizar o valor empresarial. O analista de dados também pode ajudar a criar relatórios e apresentações visuais para mostrar os resultados de sua análise aos gerentes e outros membros da organização.
Um Data Master é um profissional responsável por direcionar, organizar, processar, interpretar e gerenciar dados para obter informações úteis. Essas informações são usadas para tomar decisões estratégicas e melhorar a eficiência dos negócios. Os Data Masters também realizam análises de dados para identificar tendências, descobrir padrões e prever resultados futuros. Além disso, eles podem fornecer soluções e recomendações com base nos resultados obtidos.
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