Business Intelligence – IGTI

MBA

Business Intelligence

A pós-graduação tem como objetivo colaborar para a formação do analista de Business Intelligence, abordando conceitos e práticas com o objetivo de identificar oportunidades de negócio por meio da análise de dados corporativos.

8 meses
19 de novembro de 2020
18 de novembro de 2020
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Analista de BI

Conduza iniciativas de Business Intelligence, realizando todas as fases do projeto, mantendo um diálogo técnico e gerencial. Utilize informações assertivas e visões analíticas para proporcionar sustentabilidade e vantagens competitivas nas decisões das organizações

Motivos para fazer sua pós no IGTI

O IGTI é referência nacional em Pós-graduação e formação profissional em TI e Tecnologias Emergentes.

93% de Retenção

Taxa de alunos que concluem o curso muito superior à média de mercado para EAD.

100% Interativo

A distribuição dos alunos nas aulas interativas permite maior troca de conhecimento.

85% de Satisfação

Este é o percentual de alunos que avaliam as suas disciplinas com 4 ou 5 estrelas.

Faça seu MBA como um Bootcamp aplicável ao mercado

Estude intercalando disciplinas práticas com atividades do projeto aplicado do curso.
8 meses
Disciplina
Apresentação, Modelo de Ensino e Normas Acadêmicas
Apresentação, Modelo de Ensino e Normas Acadêmicas
10h
O IGTI - Instituto de Gestão em Tecnologia da Informação. Canais de Atendimento ao Aluno. Modelo de Ensino. Estrutura das disciplinas. Normas Acadêmicas. O Trabalho de Conclusão do Curso – TCC. Visão Geral do Ambiente de Ensino a Distância.
Disciplina
Fundamentos em Inteligência de Negócio
Fundamentos em Inteligência de Negócio
22h
Definição e fundamentos de BI. Etapas do projeto de BI. O ciclo analítico da inteligência de dados. Tipos de solução de BI. O ciclo de vida Kimball. Kimball: definição de requisitos. Modelagem dimensional. O Projeto Físico e o ETL. Kimball: aplicativos, arquitetura e produtos. Kimball: implantação e crescimento.
Disciplina
Inovação e Design Thinking
Inovação e Design Thinking
22h
O conceito de inovação. Soluções inovadoras com Design Thinking. Processo do Design Thinking: inspiração, descoberta e insights; interpretação, análise e síntese. Ideação, experimentação e prototipação de soluções. Técnicas de implementação e evolução de soluções.
Projeto
Desafio/Problema
Desafio/Problema
20h
Após a disciplina de Inovação e Design Thinking, o aluno tem a oportunidade de propor o escopo do problema e a solução de seu projeto aplicado, utilizando as abordagens aprendidas até o momento sobre Inovação e Design Thinking. Durante esse período o aluno apresentará a sua proposta de desafio por meio de uma abordagem centrada nas necessidades humanas dos usuários e na definição do problema em termos destas necessidades. Em conjunto o aluno evoluirá a sua proposta de escopo do problema para uma proposta de solução. A partir daí, ambas propostas serão avaliadas por professsoes orientadores por meio de um conjunto de requisitos avaliativos que nortearão feedbacks escritos direcionados à melhoria do PA. O processo de elaboração do PA é iterativo e incremental e a cada iteração o aluno receberá feedbacks por escrito de seu orientador, o que contribuirá para a evolução constante do modelo de negócio até a sua apresentação final.
Disciplina
Análise Dimensional e Data Warehouse
Análise Dimensional e Data Warehouse
22h
Revisão da modelagem relacional. Fundamentos do design das dimensões. Arquitetura do Data Warehouse (DW). Tabelas dimensionais e design das dimensões. Tabelas Fato. Cubos. Construção do DW.
Projeto
Primeira Iteração
Primeira Iteração
10h
Durante a Primeira Iteração do Projeto Aplicado, o aluno tem a oportunidade de planejar e executar o desenvolvimento dos requisitos iniciais de seu projeto, utilizando para isso as competências e habilidades adquiridas em sua última disciplina. Ao final desta iteração, o aluno deverá realizar um confronto entre o que foi planejado nesta iteração e o que foi realmente executado, gerando artefatos que comprovam o planejamento e execução dos requisitos.
Disciplina
Análise Estatística de Dados
Análise Estatística de Dados
22h
Aplicações da análise estatística de dados no mundo corporativo. Assegurando a qualidade dos dados. Analisando o comportamento estatístico de indicadores corporativos. Melhorando a qualidade de processos e produtos. Analisando a probabilidade de eventos de interesse.
Projeto
Segunda Iteração
Segunda Iteração
10h
Durante a Segunda Iteração do Projeto Aplicado, o aluno tem a oportunidade de planejar e executar o desenvolvimento dos requisitos intermediários de seu projeto, utilizando para isso as competências e habilidades adquiridas em sua última disciplina. Ao final desta iteração, o aluno deverá realizar um confronto entre o que foi planejado nesta iteração e o que foi realmente executado, gerando artefatos que comprovam o planejamento e execução dos requisitos.
Projeto
Desenvolvimento
Desenvolvimento
20h
A etapa de Desenvolvimento é um marco na produção do Projeto Aplicado. Nesse momento o aluno, em conjunto com o seu orientador, poderá fazer uma avaliação do andamento do desenvolvimento ocorrido nas iterações anteriores e realizar correções que porventura sejam necessárias. Além disso, os requisitos gerais do projeto poderão ser revistos e avaliados, com o objetivo de manter o planejamento atualizado.
Disciplina
Aplicações em ETL
Aplicações em ETL
22h
O que é o processo ETL. Requisitos para ETL. Conceitos de Dimensões. Conceitos de Fatos. Modelagem Dimensional. Staging Área. Processo de carga. Principais ferramentas de ETL.
Projeto
Terceira Iteração
Terceira Iteração
10h
Durante a Terceira Iteração do Projeto Aplicado, o aluno tem a oportunidade de planejar e executar o desenvolvimento dos requisitos intermediários de seu projeto, utilizando para isso as competências e habilidades adquiridas em sua última disciplina. Ao final desta iteração, o aluno deverá realizar um confronto entre o que foi planejado nesta iteração e o que foi realmente executado, gerando artefatos que comprovam o planejamento e execução dos requisitos.
Disciplina
Ferramentas de Inteligência de Negócio
Ferramentas de Inteligência de Negócio
22h
Business Intelligence. Arquitetura e soluções de Business Intelligence. Data Warehouse. Aplicações ETL. A importância das Ferramentas de BI. As aplicações de BI front-end. BI: primeiros passos: Por que implementar um projeto de Business Intelligence? É caro implementar uma solução de Business Intelligence? O que fazer para reduzir os riscos nesse início?
Projeto
Quarta Iteração
Quarta Iteração
10h
Durante a Quarta Iteração do Projeto Aplicado, o aluno tem a oportunidade de planejar e executar o desenvolvimento dos requisitos intermediários de seu projeto, utilizando para isso as competências e habilidades adquiridas em sua última disciplina. Ao final desta iteração, o aluno deverá realizar um confronto entre o que foi planejado nesta iteração e o que foi realmente executado, gerando artefatos que comprovam o planejamento e execução dos requisitos.
Disciplina
Mineração de Dados
Mineração de Dados
22h
Introdução à mineração de dados. Processo de descoberta do conhecimento em Bancos de Dados. Processo de descoberta do conhecimento visto em etapas. Regras de associação. Classificação. Clusterização (Agrupamento). Projeto de mineração de dados: definição do problema, aquisição e avaliação dos dados, transformação e codificação dos dados, prototipagem e desenvolvimento do modelo de mineração, avaliação e validação do modelo de mineração, avaliação do retorno de investimento.
Projeto
Quinta Iteração
Quinta Iteração
10h
Essa iteração antecede a Qualificação, que é um marco muito importante no desenvolvimento do PA. Ao final desta iteração, o aluno deverá realizar um confronto entre o que foi planejado nesta iteração e o que foi realmente executado, gerando artefatos que comprovam o planejamento e execução dos requisitos.
Projeto
Qualificação
Qualificação
20h
A Qualificação trata-se de uma oportunidade que o aluno tem de apresentar ao seu orientador os requisitos desenvolvidos até o momento. O orientador, por sua vez, avaliará o trabalho já realizado, esclarecerá dúvidas e fornecerá orientações essenciais para a correção e evolução do Projeto Aplicado.
Disciplina
Monitoramento de Dados com Dashboards
Monitoramento de Dados com Dashboards
22h
Dashboards (introdução, visualização de dados, categorias, desenho, erros comuns na construção, boas práticas na construção). Tipos de gráficos (Pontos, Bullet, Dispersão, etc). Ferramentas para criação de dashboards (Power BI, Tableau, Excel, etc). Desenvolvendo Dashboards empresariais (Estudo de caso).
Projeto
Sexta Iteração
Sexta Iteração
10h
A Sexta Iteração do Projeto Aplicado é onde o aluno já começa a planejar e executar o desenvolvimento dos requisitos finais do seu Projeto Aplicado, utilizando para isso as competências e habilidades adquiridas em sua última disciplina e em todo o curso. Ao final desta iteração, o aluno deverá realizar um confronto entre o que foi planejado nesta iteração e o que foi realmente executado, gerando artefatos que comprovam o planejamento e execução dos requisitos.
Disciplina
Planejamento Estratégico e Balanced Scorecard
Planejamento Estratégico e Balanced Scorecard
22h
Fundamentos de estratégia organizacional.Como elaborar a estratégia? Ambientes organizacionais: externo e interno. Desenho das empresas com a análise SWOT. Formulação da estratégia: Benchmarking, aspirações e objetivos, modelo Canvas, diagrama de Pareto e Matriz BCG.Implementação e controle da estratégia. Alinhamento estratégico da TI com os negócios organizacionais. Balanced Scorecard.
Projeto
Sétima Iteração
Sétima Iteração
10h
Na Sétima Iteração do Projeto Aplicado o aluno desenvolve os últimos requisitos de seu projeto antes da criação do relatório final, que é o último artefato a ser produzido. Para isso serão utilizadas as competências e habilidades adquiridas em sua última disciplina e em todo o curso. Ao final desta iteração, o aluno deverá realizar um confronto entre o que foi planejado nesta iteração e o que foi realmente executado, gerando artefatos que comprovam o planejamento e execução dos requisitos e se preparando para a apresentação final do projeto.
Projeto
Relatório Final
Relatório Final
20h
O Relatório Final é o principal artefato do Projeto Aplicado, pois nele o aluno irá apresentar todas as etapas de desenvolvimento do seu projeto, desde o desafio, passando pela solução e chegando ao detalhamento das iterações que materializa a solução. Este artefato é submetido à apreciação do orientador e conduzirá o projeto desenvolvido para a banca avaliadora, na etapa seguinte.
Projeto
Banca
Banca
Finalmente o aluno submeterá o projeto aplicado para que o seu orientador o aprove para apresentação final e aprovação por parte de uma banca avaliadora.
Projeto aplicado com foco em Inovação

O curso convida o aluno a propor soluções para problemas com alto grau de incerteza, a partir de uma abordagem focada na prototipação de soluções e ideias inovadoras.

Conhecer mais

Linhas de Especialização do Projeto Aplicado

O Projeto Aplicado substitui o tradicional Trabalho de Conclusão de Curso.
Tudo o que é desenvolvido é prático.

Modelagem e Construção de um Data Warehouse

Objetivo

Desenvolver a modelagem completa de um Data Warehouse (DW) e o processo de carga de dados no DW (ETL - Extração Transformação e Carga).

A quem se destina?

Destina-se especialmente aos profissionais que visam modelar Data Warehouses para as organizações, utilizando o Projeto de forma aplicada, além de utilizar da carga de dados para povoar o modelo desenvolvido e prosseguir nos processos da inteligência de negócios.

Projeto e Design de Dashboards

Objetivo

Desenvolver painéis interativos: Dashboards. Além disto o aluno deverá descrever todo o projeto de construção do dashboard, seus indicadores e métricas, além do público se destina.

A quem se destina?

Destina-se especialmente aos profissionais que visam criar dashboards para as organizações, fazendo uso do Projeto de forma aplicada, além de realizar a busca e a seleção de dados de entrada para a execução dos dashboards.

Projeto de Mineração de Dados

Objetivo

Desenvolver um Projeto de Mineração de Dados. Além disto há a construção de um cenário e a compreensão da Mineração de Dados como tecnologia indispensável para o BI das organizações.

A quem se destina?

Destina-se especialmente aos profissionais que visam empregar a Mineração de Dados utilizando o Projeto de forma aplicada e que também buscam prosseguir nos processos da inteligência de negócios.

Pratique o que você aprendeu

Desenvolva um projeto aplicado contextualizado, práticas de laboratórios e dinâmica de jogos.

Aprenda com os melhores

Estude de forma interativa com um time de profissionais experientes e atuantes no mercado.

Conhecer todos os nossos professores
Daniel Oliveira Capanema
Mestre em Modelagem Matemática Computacional

Mais de 15 anos de experiência na área de tecnologia, atuando como gestor de TI, consultor, professor e coordenador de cursos.

Leonardo Maurício Cerqueira
MBA em Tecnologia da Informação

Mais de 20 anos de experiência, conduzindo projetos que criam uma cultura de dados nas organizações e atuando no mercado mercado de Business Intelligence e Analytics.

Edson Gonzalez Martins
Mestre em Administração de Empresas, FEA-USP

30 anos como professor em programas de MBA e Pós Graduação em TI, em Gestão e Processos empresariais 25 anos como consultor de empresas em TI e Processos Ex executivo de Tecnologias da Informação em empresa multinacional e nacional

Fernando Zaidan
Doutor em Ciência da Informação

Sólida carreira de mais de 30 anos na Gestão Estratégica da TI, focando na gestão do conhecimento, na gestão de processos, na transformação digital, na inteligência dos negócios. Além disso, atua como consultor, palestrante, educador, pesquisador e escritor. Possui experiência em projetos de P&D e gestão de Startups.

Angelo Ferreira Assis
Mestre em Ciência da Computação, UFMG

Carreira na área de engenharia de software e análise de sistemas, com experiência em desenvolvimento de sistemas de informação e apoio à tomada de decisão, liderando equipes de desenvolvimento de produtos de tecnologia da informação. Atua também na área acadêmica, como professor e orientador em algumas universidades e cursos de pós graduação.

Bruno Fernandes de Sousa
Mestre em Engenharia Elétrica pela UFMG

Possui mais de 12 anos de experiência em projeto, análise e desenvolvimento de sistemas. Já atuou em diversos projetos de domótica e IOT. Possui vasta experiência nas áreas de inteligência, visão computacional e otimização de sistemas. Atualmente trabalha na Prodemge onde é responsável pela manutenção de diversos sistemas utilizados pela Polícia Civil de Minas Gerais.

Máiron Chaves
MBA em Inteligência de Mercado, Especialista em Estatística

Cerca de 11 anos de experiência de mercado, atuando há 5 anos com coleta e tratamento de dados, manipulação de grande volume de dados, construção de modelos preditivos através de machine learning e modelagem estatística. Além disso, também possui experiência em business intelligence, modelagem dimensional, storytelling, recomendações e dashboards.

Rômulo Leonardo Vieira da Silva
Pós-graduação em Business Intelligence, PUC Minas

Especialista em TI com atuação em Desenvolvimento, Análise de Sistemas e Negócios, Governança de Dados, Projetos de Business Intelligence e Arquitetura de Dados em empresas de Telefonia, Planos de Saúde, Bancário e Logística. Domínio em linguagens (R, Python, SQL) e softwares de análise de dados, desenvolvendo códigos, funções e algoritmos que farão parte de projetos, processos e arquitetura de dados e sistemas de TI.

Fabiana Bigão Silva
Doutora em Ciência da Informação

Consultora em gestão de projetos, processos de negócios e gamificação, professora nos MBAs da FDC, Ibmec e IGTI, diretora da VIDDIA Educação On-line.

Patrícia de Fátima e Almeida
Especialista em BI, Eng. Software e Gestão de Negócios

Mais de 30 anos de experiência em Tecnologia da Informação atuando como analista de sistemas e de suporte básico e coordenadora de projetos em empresas nacionais e multinacionais.

Washington Moreira Cavalcanti
Doutorando em Engenharia Mecânica

Professor universitário desde 2001, possui bastante experiência em Gestão da Inovação. Foi responsável por projetos e provas de conceito em áreas diversas como: Gestão da Cadeia de Suprimentos – Supply Chain Management; Gerenciamento de Materiais; Logística reversa; Gerenciamento de Projetos – PMO, Gestão de Processos – Process Management; Planejamento da inovação, estratégia, indicadores e métricas, índices de capacitação, orçamento.

Eder Junior Alves
Doutor e Mestre em Administração, UFMG

Founder e Consultor Principal da PredictON. Foi Gerente de Projetos da IBM, Gerente de Programas da Freescale e Gerente de Projetos de Business Intelligence da Novabase.

Vinícius Tolentino
Mestre e doutorando em Administração na PUC/MG

É doutor e mestre em Administração. Atua há mais de uma década como Analista de Dados. É especialista em Baco de Dados e BI.

João Guilherme Rodrigues Gallo
Mestre em Ciência da Computação, UFMG

Co-fundador das startups Buzzero.com, EduK e AppProva e founding team na Trybe, sempre buscando a aplicação prática de conceitos científicos no desenvolvimento de produtos e negócios e na formação profissional de times de tecnologia; Atuação na área de Ciência de Dados com foco no desenvolvimento de produtos e engajamento de usuários na Somos Educação / Kroton,

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O processo seletivo do IGTI é simples e permite você conhecer melhor nossa cultura.
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