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    Formação Executiva em Business Intelligence e Business Analytics
    Fundação Getulio Vargas — FGV EAESP

    Formação Executiva em Business Intelligence e Business Analytics

    Fundação Getulio Vargas — FGV EAESP, São Paulo
    HomeData & AIFundação Getulio Vargas — FGV EAESPFormação Executiva em Business Intelligence e Business Analytics
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    About This Program

    Business Intelligence e Business Analytics desempenham um papel essencial ao oferecer ferramentas e metodologias para a tomada de decisões estratégicas nas organizações. O conteúdo do curso oferece os requisitos necessários para que profissionais da gestão de empresas enfrentem, de maneira competitiva, os desafios do mercado com vistas ao crescimento e ao aumento da lucratividade dos seus negócios. O curso Formação Executiva em Business Intelligence e Business Analytics apresenta técnicas e ferramentas para a visualização e a descrição de dados, além de vários métodos de análises preditivas e prescritivas, sempre com foco na obtenção de insights para diversas áreas de negócio. Com a explosão da quantidade de dados disponíveis nas empresas, o conteúdo desse curso é essencial para a tomada de decisão em marketing, finanças, operações e outras áreas empresariais.

    Why Fundação Getulio Vargas — FGV EAESP?

    Few business schools in Latin America have shaped the region's management thinking as directly as FGV EAESP — its faculty have advised governments, its research has informed national policy, and its alumni run some of Brazil's most consequential organisations. If you want executive education that is genuinely grounded in the realities of an emerging market economy, rather than imported wholesale from a North Atlantic template, this is where that work happens.

    Your Profile

    • Profissionais de todas as áreas que trabalham ou desejam trabalhar com gestão e análise de dados para a tomada de decisão em negócios, tais como analistas, consultores ou executivos com atuação na área.
    • Profissionais com conhecimentos de estatística introdutória e disposição para aprender ferramentas de programação como SQL e Python.
    • Profissionais com interesse em conceitos de machine learning e sua aplicação na inteligência artificial no mundo dos negócios.

    Benefits

    • Tomar decisões nos negócios a partir da compreensão da complexidade dos dados e da relevância das suas fontes.
    • Analisar e modelar dados quantitativamente, utilizando técnicas estatísticas e modelos descritivos e preditivos, a fim de identificar tendências e estabelecer relacionamento entre variáveis.
    • Implementar modelos de machine learning com foco em otimização, classificação e previsão.
    • Resolver problemas de negócios e tomar decisões com base na evidência trazida pelos dados.

    What You'll Learn

    • Business Intelligence - Utilizando Dados para Tomar Decisões: aulas em 16, 22, 23 e 29/Jul.
    • Ciência de dados para decisão empresarial: aulas em 5, 6, 12 e 13/Ago.
    • Business Analytics - Tomada de Decisão Orientada por Dados: aulas em 19, 20, 26 e 27/Ago.
    • Aprendizado a partir dos dados - aplicações para área de negócios: aulas em 2, 3, 9 e 10/Set.
    • Módulo 1 - Conceituação de ML: visão geral de Ciência de Dados, conceito 'the learning problem', tipos de aprendizagem supervisionado e não supervisionado.
    • Módulo 2 - Agrupamento: aprendizado não supervisionado, K-means clustering, cluster hierárquico, aspectos práticos.
    • Módulo 3 - Classificação: aprendizado supervisionado, modelo de Regressão Logística, KNN, árvore de decisão, Support Vector Machine, redes neurais.
    • Módulo 4 - Regressão: modelo de Regressão Linear, árvore de regressão, Support Vector Regression, redes neurais.
    • Módulo 1 - Intervalos de confiança: medidas de posição e dispersão, distribuição amostral, intervalos de confiança para média, proporção e diferenças.
    • Módulo 2 - Teste de hipóteses: hipóteses nula e alternativa, testes unicaudais e bicaudais, tipos de erros, nível de significância e região de rejeição.
    • Módulo 3 - Análise de regressão: estimativa de relações entre variáveis - correlação, regressão linear simples e múltipla, variáveis indicadoras.
    • Módulo 4 - Análise de regressão: inferência estatística - modelo estatístico, multicolinearidade, seleção de variáveis, previsão.

    How to Apply

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      Prepare your application

      Gather your CV, reference letters, and any required test scores. Many EMBA programs waive standardised tests for senior candidates.

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      Submit your application

      Apply directly through Fundação Getulio Vargas — FGV EAESP's official application portal.