MBA em Inovação e Transformação Digital

Transformação Digital: mudança na sociedade e nos mercados. Pilares da Transformação Digital. Modelos de Negócio Digitais. Estratégias para a Transformação Digital. Cultura Digital. Tecnologias para a Transformação Digital.

Introdução ao Aprendizado de Máquina (Machine Learning). Conceitos básicos de: Sistemas Especialistas; Algoritmos de Aprendizado Supervisionado; Algoritmos de Aprendizado Não-supervisionado; Classificação e regressão; Sistemas de recomendação; Redes Neurais e Deep Learning; Aprendizado por Reforço (Reinforcement Learning); Processo de decisão de Markov (MDP); Processamento de Texto e Análise de Sentimentos. Principais aplicações de Inteligência Artificial. Introdução às Principais linguagens de programação e frameworks utilizados em Aprendizado de Máquina.

Introdução à Segurança Cibernética. Governança e Gestão de Segurança da Informação. Continuidade do Negócio. Política e Campanha de Segurança da Informação. Auditoria de Segurança da Informação. Classificação da Informação. Gestão de Riscos. Criptografia. Segurança de Infraestrutura de TI. Segurança de Aplicações. Gestão de Acessos. Operação de Segurança da Informação.

Impacto da transformação digital na sociedade e nas organizações. Cultura digital X Cultura tradicional (estruturas políticas, comando-controle, autonomia, planejamento, adaptação, etc). Visão. Liderança digital. Cultura de aprendizado e experimentação. Cultura ágil. Cultura Devops. Modelos de operação: Organizações ágeis; e Organizações bimodais.

Estratégia Deliberada X Estratégia Emergente. Estruturando um projeto de Transformação Digital: Fase 1: Por quê: conscientização e engajamento; Fase 2: O quê: concepção e desenho; e Fase 3: Como: planejamento e execução. Como habilitar as estratégias emergentes: Ecossistemas de inovação; Intrapreneurship; Metodologias ágeis e Devops; Produtos x Projetos; e Modelos de funding.

Big Data: Fundamentos de BI; O que é Big Data; Fatos importantes sobre o Big Data; Os  V‘s do Big Data; Aplicações de Big Data no mundo real; e Bancos de dados NoSQL. Analytics: Tomada de decisão; A importância do pensamento analítico; O framework de Data Science; O papel do cientista de dados; Modelos analíticos; Analisando os Dados: Análise Descritiva dos dados; Análise Exploratória de dados; Principais Gráficos; e Introdução aos modelos preditivos. Apresentando os Resultados: A importância da disseminação da informação; A importância de acompanhar os resultados; Dashboards; Data Storytelling; e Data Visualization.

Surgimento e história do Bitcoin. Conceitos básicos relacionados a Blockchain: Criptografia; Assinaturas digitais; Nós e carteiras; Transações e estrutura do bloco; Incentivos e consenso; e Mineração. Expansão da tecnologia Blockchain além do Bitcoin: Primeiras Altcoins; Ethereum e Tokens; Primeiro hard fork do Ethereum e surgimento do Ethereum Classic; Forks do Bitcoin; ICOs (Initial Coin Offerings); e Blockchains privadas. Aplicações em Blockchain: Smart contracts; Armazenamento de dados; Aplicações Web Tradicionais vs. dApps – Visão Geral de Arquitetura; Criptomoedas; e Tokens: tokenização de ativos, tokens não-fungíveis. Blockchain e o mercado financeiro: Investimento em criptomoedas; Diferença entre os tipos de ativos digitais (coins, securities, utilities); Corretoras centralizadas vs. descentralizadas: Definições e exemplos; Caso Mt.Gox; e Crescimento no número de soluções descentralizadas. Blockchain e o Futuro: Movimentos libertários e descentralização; Transformação nos setores tradicionais: Casos de utilização da tecnologia por grandes empresas e bancos tradicionais; Potencial de crescimento da adoção pelo público geral.

Organizações Exponenciais: Conceitos e Atributos: Propósito Transformador Massivo; Pilares da Estratégia: Equipes sob Demanda; Inovação por Comunidade e Multidão; Algoritmos; Ativos Alavancados; Engajamento; e Pilares da Operação: Interfaces; Dashboards; Experimentação; Autonomia; Tecnologias Sociais. Domínios da Transformação Digital e seus impactos na Gestão Estratégica de Negócios: Clientes; Competição; Dados; Inovação; Geração de Valor; Cultura. Modelos de Negócio de Plataforma: características fundamentais; estratégias de criação e gestão.

Como tecnologias podem apoiar a transformação digital. Quais riscos as tecnologias podem trazer em uma iniciativa de transformação digital. IoT. Sistemas Cyberfísicos: Robótica; Exoesqueletos; Drones; e Vants. Manufatura aditiva: Impressão 3D.

Experiência imersiva. Realidade virtual: Fundamentos; Hardwares; Soluções nativas; Soluções móveis; e Soluções baseadas em navegadores. Realidade aumentada: Fundamentos; Sentidos x equipamentos de entrada e saída; Aplicações: jogos, construção, ciência, medicina, defesa, manipulação de dados, telepresença; Cases: jogos, negócios, sociedade; e Considerações humanas, legais e sociais.

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.

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.

O conceito de inovação. Soluções inovadoras com Design Thinking: matriz CSD, Business Design Blueprint, Experiment Board, entre outras. Construção de Protótipos/MVP, métricas de validação. Avaliação de potencial de solução: redução de custo, aumento de produtividade, novos produtos/serviços, fortalecimento da marca, ganhos ambientais e sociais, etc.); Círculo Dourado e a Matriz de Stakeholders.

Arquiteturas de Aplicações para Dispositivos Móveis; Fundamentos de Big Data; Fundamentos de Bancos de Dados Relacionais; Fundamentos de Deep Learning; Fundamentos de Desenvolvimento Full Stack; Fundamentos de Engenharia de Dados; Fundamentos de UX; Fundamentos em Aprendizagem de Máquina; Fundamentos em Desenvolvimento Front End; Fundamentos em Gerenciamento de Projetos; Fundamentos em Inteligência de Negócios; Fundamentos em Marketing Digital; Fundamentos em Segurança da Informação; Gestão de Processos de Negócio; Governança em Tecnologia da Informação; Infraestrutura de TI e Computação em Nuvem; Métodos Ágeis em Engenharia de Software; Princípios e Práticas em Arquitetura de Software.

O aluno tomará contato com os objetivos do seu projeto aplicado, conhecimentos que serão estudados nas disciplinas e exercitados no projeto, bem como o fluxo de trabalho que será percorrido para o desenvolvimento do projeto. Neste fluxo, o aluno desenvolverá atividades essencialmente em duas frentes de trabalho: desenvolvimento do escopo do problema e proposição do escopo da solução; desenvolvimento do protótipo que implemente a solução proposta.

Após a primeira disciplina sobre Inovação, o aluno será convidado a refletir e propor o escopo do problema de seu projeto aplicado. Utilizando as abordagens aprendidas até aqui sobre Inovação e Design Thinking, o aluno apresentará a sua proposta de escopo de problema através de uma abordagem centrada nas necessidades humanas dos usuários e na definição do problema em termos destas necessidades. Esta proposta será avaliada por professores orientadores a partir de um conjunto de requisitos avaliativos que nortearão feedbacks escritos direcionados à melhoria do PA.

Nesta etapa o aluno tomará contato e desenvolverá a primeira parte de seu projeto aplicado, apoiado pelo trabalho de tutoria de seu orientador de conteúdo.Os enunciados da primeira parte detalha aquelas primeiras dimensões técnicas que precisam ser implementadas no seu protótipo, fornecendo orientações específicas sobre como implementá-las, a fim de se obter o escopo do PA. As dimensões técnicas que serão desenvolvidas pelo aluno têm o objetivo de estender, em complexidade, pontos centrais já exercitados pelo aluno em aulas interativas de laboratório e gamificação, em disciplinas específicas da primeira parte do curso.

Neste ponto faz-se necessário um encontro interativo por videoconferência entre o aluno e o seu orientador de conteúdo. O aluno terá a oportunidade de apresentar o que desenvolveu na primeira parte do seu projeto aplicado e expor os principais obstáculos enfrentados. O orientador, por sua vez, poderá avaliar o trabalho já realizado, esclarecer dúvidas e corrigir direções para o atingimento da meta final do PA.

Utilizando as abordagens aprendidas na segunda disciplina sobre Inovação e Design Thinking, o aluno deverá evoluir a sua proposta de escopo do problema para uma proposta de solução. Esta proposta será, em seguida, avaliada por professores orientadores, a partir de um conjunto de requisitos, e feedbacks serão fornecidos por escrito para que o aluno tenha a oportunidade de evoluir o seu modelo de negócio até a sua apresentação final.

Neste ponto o aluno desenvolverá a segunda parte de seu projeto aplicado, sempre apoiado pelo trabalho de tutoria de seu orientador de conteúdo. Serão detalhadas as dimensões técnicas seguintes que precisam ser implementadas no protótipo, fornecendo orientações específicas sobre como implementá-las. As dimensões técnicas que serão desenvolvidas estenderão, em complexidade, pontos centrais já exercitados pelo aluno em aulas interativas de laboratório e gamificação, em disciplinas específicas da segunda parte do curso.

Nesta etapa, o aluno terá a oportunidade de apresentar ao seu orientador o que desenvolveu na primeira e segunda parte do seu projeto aplicado. O orientador, por sua vez, avaliará o trabalho já realizado, esclarecerá dúvidas e fornecerá orientações essenciais ao aluno para a correção e evolução do PA.

O aluno desenvolverá a terceira parte de seu projeto aplicado, apoiado pelo trabalho de tutoria de seu orientador de conteúdo. Serão detalhadas as últimas dimensões técnicas a serem implementadas no protótipo, estendendo, em complexidade, pontos centrais já exercitados pelo aluno nas aulas interativas de laboratório e práticas de gamificação, em disciplinas específicas da última parte do curso.

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.