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12 meses
15-11-2026
1500
3 meses
$ 21.337
O Mestrado em Análise de Dados da ISEIE Brasil é destinado a profissionais que desejam desenvolver habilidades avançadas na gestão, processamento e análise de grandes volumes de dados.
Nosso Mestrado em Análise de Dados permite que os alunos compreendam e apliquem técnicas deanálise estatística, mineração de dados, aprendizado de máquina e visualização de dados para tomar decisões estratégicas em diferentes setores.
Tem teoria e prática no uso de ferramentas analíticas modernas, preparando-as para resolver problemas complexos e gerar insights valiosos que contribuem para o sucesso organizacional.
A Instituição Superior de Estudos Europeus de Inovação criou o Mestrado em Análise de Dados destinado a profissionais que desejam se preparar para este mundo e que desejam ser parte ativa desta transformação. Nosso mestrado 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.
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. Você também pode trabalhar em campos relacionados, como marketing digital, inteligência artificial, robótica, automação de processos, análise de sinais e 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.
1.1. Gestão de empresas
1.1.1. Empresa como organização
1.1.2. Funções de gestão e controle
1.1.3. Ambiente econômico: ciclo econômico e inflação
1.1.4. Função produtiva
1.1.5. Direção financeira
1.2. Direção estratégica da empresa
1.2.1. Plano de negócios
1.2.2. Estudo 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
2.1. Introdução ao big data
2.1.1. Fontes de dados
2.1.2. Open data
2.1.3. Big data e marketing
2.1.4. Fases de um projeto de big data
2.2. Business intelligence
2.2.1. Business intelligence e a sociedade da informação
2.2.2. Principais produtos de business intelligence
2.2.3. Mineração de dados ou data mining
2.2.4. Datamart. Conceito de banco de dados departamental
2.2.5. Datawarehouse ou armazém de dados corporativos
3.1. Gestão estratégica dos dados
3.1.1. Economia do dado
3.1.2. Governança dos dados
3.1.3. Modelos de negócio baseados em dados. Monetização do dado
3.1.4. Direito em ambientes digitais
3.1.5. Ética no âmbito da gestão dos dados
3.2. Visualização de dados
3.2.1. Storytelling com dados
3.2.2. Visualização de dados em Python: introdução ao Matplotlib
3.2.3. Design de dashboards por meio de ferramentas de Business Intelligence
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 do negócio digital
4.2. Cliente digital
4.2.1. Conceito
4.2.2. Características
4.2.3. Demandas do cliente digital
4.2.4. Aptidões digitais das empresas
5.1. Inteligência de finanças
5.1.1. Introdução ao âmbito da economia (macroeconomia e microeconomia)
5.1.2. Modelos estatístico-matemáticos específicos para o âmbito da inteligência econômica
5.1.3. Aplicações práticas no âmbito da inteligência econômica
5.2. Inteligência econômica
5.2.1. Introdução ao âmbito da inteligência financeira
5.2.2. Design de dashboards para a análise de informações financeiras
5.2.3. Modelos estatístico-matemáticos específicos do âmbito das finanças
5.2.4. Aplicações práticas no âmbito das finanças
6.1. Introdução à IA
6.1.1. Definição e história
6.1.2. Ramos da IA
6.1.3. Machine/Deep Learning
6.1.4. Big data: a mudança na IA
6.2. Algoritmos de IA
6.2.1. Machine Learning: modelos supervisionados e não supervisionados
6.2.2. Aprendizado por reforço
6.2.3. Exemplos com Weka/Orange
7.1. Aplicações na empresa
7.1.1. Predição: estoques, demandas, comportamentos
7.1.2. Segmentação: análise de oferta. Identificar tendências
7.1.3. Fidelização de clientes usando aprendizado por reforço
7.1.4. Recomendadores web
7.2. Tipos de inteligência artificial no âmbito empresarial
7.2.1. Inteligência artificial aplicada
7.2.2. Inteligência artificial generalizada
7.3. Requisitos da empresa para implementar a IA
7.3.1. Disponibilidade da informação
7.3.2. Presença de pessoal qualificado
8.1. Gestão de pessoas
8.1.1. Introdução ao âmbito da gestão de pessoas em uma organização (people analytics)
8.1.2. Modelos estatístico-matemáticos específicos para o âmbito da gestão de pessoas
8.2. Gestão de RH com ferramentas de Business Intelligence
8.2.1. Gestão de dados sobre folha de pagamento, remuneração e administração de pessoal
8.2.2. Gestão de dados sobre o planejamento e o controle de pessoal
8.2.3. Gestão de dados sobre a gestão de talentos, desde sua incorporação até seu desenvolvimento dentro da organização
9.1. Uso responsável e ético dos 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 na sociedade das atividades da analítica de dados
9.2. Cibersegurança
9.2.1. Legislação e regulamentação internacional
9.2.2. Segurança da informação
9.2.3. Ciberameaças e plano de prevenção
Al concluir el máster, los participantes serán galardonados con una titulación oficial otorgada por ISEIE Innovation School. Esta titulación se encuentra 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 Mestre 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
Qualquer pessoa com um diploma de bacharel de uma instituição reconhecida pelo estado pode se candidatar a um mestrado em Big Data. Isso inclui estudantes de cursos como matemática, estatística, ciência da computação, sistemas de informação, engenharia, economia, comércio, administração de empresas, negócios, ciências da saúde, ciências biológicas e ciências sociais.
Osalário de um analista de dados depende de muitos fatores, como localização, experiência, educação e a área específica de dados. Nos Estados Unidos, o salário médio de um analista de dados é de aproximadamente US$ 85.000 por ano.
Para se tornar um analista de dados, normalmente é necessário um diploma de bacharel em ciência da computação, estatística, matemática, engenharia da computação, economia ou área relacionada.
Também é necessário um profundo conhecimento dos fundamentos de programação, bancos de dados, estatística, algoritmos, ciência de dados, inteligência artificial, aprendizado de máquina e muito mais.
Alguns analistas de dados também têm mestrado em ciência da computação, estatística, engenharia da computação ou economia. Além disso, você pode obter certificações especializadas para demonstrar suas habilidades em análise de dados.
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.
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.
