Oferta Imperdível 2 – Pós-Graduação

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Pós-Graduação

MBA em Data Analysis e Business Intelligence

Sua carreira de dados começa aqui!

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Você vai sair do MBA com:

Domínio de ferramentas como Power BI,SQL e Python.

Capacidade de transformar dados em decisões estratégicas.

Portfólio de projetos prontos para o mercado.

Networking com empresas e especialistas do setor.

O que você vai aprender

Toque em cada disciplina e veja os temas abordados em cada etapa

Disciplina 1 — Fundamentos de Data Analysis aplicado ao Ambiente de Negócios

Introdução à Análise de Dados

Conceitos, importância e papel do analista;
Fontes e conexão de dados; coleta e limpeza (padronização e normalização).

Análise exploratória vs. explanatória

Estatística descritiva; relatórios e dashboards

Estatística para Data Analysis

Medidas de dispersão/variabilidade; gráficos (histograma, dispersão, box plot) — com prática no Excel

Probabilidade e combinatória

Distribuições; cálculos probabilísticos no Excel; contagem, permutações, combinações e arranjos; teoria dos jogos; testes de hipótese e intervalos de confiança.

Correlação e regressão linear no Excel

Interpretação e estudo de caso com gráfico de dispersão.

Fundamentos da LGPD

Princípios e bases legais; direitos dos titulares; segurança da informação e impactos organizacionais.

Ética na análise de dados

Princípios, dilemas e comunicação ética a partir de estudos de caso.

Data Analysis no contexto financeiro

Desempenho, orçamento, planejamento, risco e investimentos.

Disciplina 2 — Fundamentos de Banco de Dados e Linguagem SQL

Introdução a Banco de Dados

Conceitos; papel nas organizações; SGBDs comuns; modelagem ER e normalização; instalação do SQL Server Express e SSMS.

Projeto de BD relacional — Parte 1

Criação/alteração de tabelas; fundamentos de esquema; otimização; integridade; segurança e administração básica.

Projeto de BD relacional — Parte 2

Stored procedures (criar/executar/chamar); parâmetros; views (criação/uso/remoção) e simplificação de consultas.

Introdução à SQL

Evolução da linguagem; principais SGBDs (MySQL, PostgreSQL, SQL Server, Oracle); SELECT, FROM, WHERE, ORDER BY.

Manipulação e agregação

INSERT, UPDATE, DELETE; expressões e funções; SUM, AVG, COUNT, MIN, MAX.

JOINs e subconsultas

Funções de string e data; CASE; INNER/LEFT/RIGHT/FULL JOIN; subconsultas correlacionadas/não correlacionadas (WHERE, FROM, SELECT).

Disciplina 3 — Business Intelligence (BI)

Introdução a BI e Data Warehouse
Análise de negócios e visualização.
Mineração de dados e IA.
Business Performance Management (BPM).

Disciplina 4 — Modelagem e Arquitetura de Data Warehouse (DW)

Transacional vs. Analítico (OLTP vs. OLAP).
Conceitos básicos de DW.
Data Mart.
Modelagem para DW.
Esquema Estrela e Floco de Neve.
Ferramentas de dados para DW.
Mineração de dados em DW.

Disciplina 5 — BI, Processos de ETL e Projetos de Painéis Decisórios

Introdução a BI e ETL

Conceitos; arquitetura; ETL no Power BI; modelagem dimensional (estrela/floco), fatos e dimensões.

Serviços do Power BI

Instalação, conexão a fontes, modelagem, ETL e publicação/compartilhamento.

Projetos de painéis decisórios

Ciclo de vida: escopo, objetivos, planejamento, execução/monitoramento, mudanças e encerramento (lições aprendidas).

Planejamento, coleta e preparação de dados.

Modelagem de dados

Relacionamentos; DAX; visualizações interativas; análise avançada; refresh e análise preditiva.

Desenvolvimento visual, testes e validação; publicação

Boas práticas de design e usabilidade; validação de dados; permissões e agendamentos.

Treinamento, suporte, manutenção e melhorias

Monitoramento de uso e performance; ciclo de feedback e evolução.

Disciplina 6 — Linguagem DAX e Linguagem M (Power BI e Excel)

Introdução a DAX e Power BI

Ambiente; funções essenciais; tempo e data; relações e funções de referência de tabela.

Recursos avançados da Linguagem M

Transformações, funções embutidas/personalizadas, consultas parametrizadas e agendamentos.

Cálculos avançados com DAX

Condicionais; iteração; manipulação de texto; modelagem dimensional; medidas/colunas.

Otimização e análise avançada.

Índices/partições; tendências, segmentação e simulações; visuais avançados e experiência do usuário.

Projeto prático

ETL, modelagem, medidas e relatórios interativos.

Disciplina 7 — Python e Tableau com foco em Data Analysis

Introdução à linguagem Python

História; instalação; variáveis, tipos, operadores e expressões.

Estruturas de controle, funções e modularidade

if/elif/else; for/while; compreensões; escopo e pacotes.

Manipulação e análise de dados com Python

Estruturas de dados; slicing e indexação; strings e regex; pandas (DataFrames, filtros, agregações, visualização).

POO e bibliotecas essenciais

Métodos especiais e propriedades; módulos padrão (os, sys, math, datetime, etc.).

Web scraping com Python

Conceitos; BeautifulSoup; introdução a Flask; consumo de páginas e APIs.

Fundamentos de visualização com Tableau

Interface, conexão a dados e gráficos básicos.

Análise exploratória com Tableau

Limpeza/exploração; visuais avançados; filtros e parâmetros.

Storytelling com dados no Tableau

Princípios de design de dashboards; narrativa visual e comunicação de insights.

Integração e colaboração

Integração do Tableau com outras ferramentas; compartilhamento; automação de fluxos.

Disciplina 8 — Análise e Modelagem Preditiva

Engenharia e preparo de dados

Eliminação/integração de atributos; dados desbalanceados; limpeza/transformação; seleção de atributos.

Avaliação de modelos

Métricas de classificação (erro, acurácia); matriz de confusão; recall, precisão, especificidade, AUROC; validação cruzada e holdout.

Indução e generalização

Regularização; random search e grid search; over/underfitting.
Estudos de caso

Conjuntos públicos; desbalanceamento; detecção de outliers/anomalias; implementação em scikit-learn.

Disciplina 9 — Inteligência Artificial (IA) com foco em Data Analysis

Conteúdo programático. 1. Introdução a IA e Data Analysis; papel do Power BI.
2. Pré-processamento e limpeza com IA no Power BI (valores ausentes, normalização e transformação).
3. Ferramentas de IA do Power BI (estatística descritiva, padrões/tendências e visuais interativos).
4. Princípios de Machine Learning e algoritmos; avaliação de modelos; recursos de ML no Power BI.
5. Modelagem preditiva e classificação no Power BI.
6. Clustering e redução de dimensionalidade no Power BI.
7. Processamento de Linguagem Natural (PLN) no Power BI (análise de sentimentos e texto).
8. Aplicações práticas e estudos de caso; desafios éticos e projetos aplicados.

Como funciona a pós-graduação com Alexandre Reis e Anhanguera?

Comunidade de alunos. Você nao está sozinho.

Adeus, ABNT! Receba seu certificado sem a necessidade de apresentar um TCC.

Seja um profissional completo Torne-se um especialista na sua área, desenvolvendo também visão de negócios e habilidades interpessoais.

Flexibilidade e autonomia. Aulas gravadas para você assistir quando e onde quiser.

Metodologia Alexandre Reis Aprendizado prático e direto ao ponto, com foco na aplicabilidade.

No seu ritmo, todo o suporte necessário para você concluir sua pós-graduação em até 12 meses.

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Esta Pós-graduação é para quem:

Deseja avançar na carreira

Deseja fazer transição de carreira

Quer aprender novas habilidades

Está em busca de um aumento salarial

Depoimentos

Professores convidados com bagagem corporativa

INDEPENDENTE DA SUA ÁREA DE ATUAÇÃO

Se você já possui uma graduação completa, a Pós-graduação é o seu próximo passo. Adquirir o diploma de MBA em Data Analysis e Business Intelligence, com foco em ferramentas como Excel, Power BI, Python, SQL, IA e BI, pode realmente destacar seu currículo e oferecer uma vantagem competitiva significativa no mercado.

Realize sua inscrição

Sem comprometer o limite do seu cartão com o pagamento por recorrência ou boleto parcelado. Pagamento à vista com desconto máximo.

Nossos números

Há mais de 25 anos a anhanguera faz parte do futuro de diversos estudantes, com cursos de graduação, pós-graduação e de extensão, em diversas áreas do conhecimento.

São cerca de 15 mil profissionais e professores, entre especialistas, mestres e doutores, que vão fazer a diferença na sua vida e na sua carreira. Conheça nossos números!

Certificação reconhecida pelo MEC: você tem ainda garantia e a segurança de um diploma válido em todo o território nacional, somada à praticidade de um formato 100% online.

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Quem é Alexandre Reis?

Formado em Gestão Financeira e Gestão de Recursos Humanos, Engenheiro de Sistemas Microsoft, Coordenador da Pós-Graduação MBA em Data Analysis e Business Intelligence pela Universidade Anhanguera.

Especialista em Análise de Dados utilizando Excel, Power BI e outras ferramentas. Atua no setor corporativo há mais de 20 anos, com treinamentos e consultoria.

Mais de 400 empresas foram atendidas no Brasil e na Europa, incluindo TV Globo, Oi, TIM, SBM, Ipiranga, Petrobras, MODEC, Microsoft dentre outras centenas.

Trago toda a realidade corporativa e aplico em formato de cases nos meus cursos on-line, para que meus alunos conheçam a realidade do mundo dos negócios e tenham a maior vivência possível.

Desenvolvi a Pós-Graduação MBA em Data Analysis e Business Intelligence com base no que realmente é utilizado no meio corporativo.

Perguntas Frequentes

1. Não sou de TI, este MBA serve para mim?

Com certeza. Esta Pós-graduação foi criada para atender a todos, independente da área de atuação ou formação.

2.Este curso tem diploma reconhecido?

Sim, em parceria com a Universidade Anhanguera e credenciado pelo MEC.

3.Quando começam as aulas?

Início Imediato.

4.Existe a possibilidade de o MBA não acontecer?

Não. Caso necessário, adiaremos a data de início em até 30 dias, mas não há possibilidade de cancelamento.

5.Como assisto às aulas da pós-graduação?

Dentro da plataforma de pós-graduação da Anhanguera.

6.As aulas serão ao vivo ou gravadas?

São aulas gravadas e uma aula ao vivo todos os meses.

7.Quais são as formas de pagamento?

Sem comprometer o limite do seu cartão, no boleto parcelado ou à vista com desconto máximo.

8.Preciso realizar um Trabalho de Conclusão de Curso?

A Resolução CNE/CES 01 de 06/04/2018 tornou o TCC opcional na pós-graduação lato sensu (especialização). Você não precisará desenvolver um TCC. Seu aprendizado será mensurado com base em avaliações objetivas realizadas online ao final de cada disciplina

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Quer mudar de área

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Pós-Graduação MBA Data Analysis e Business Inteligence 2024 © Todos os direitos reservados

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