Tecnologia e Data Science

Data Science para Executivos

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Desenvolva a competência de traduzir problemas de negócio em iniciativas adequadas de ciência de dados.

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Modalidade Presencial

Presencial

Carga horária: 20 horas

Início das aulas: 18/09/2023

Fim das aulas: 20/09/2023

Matrículas até: 18/09/2023

Calendário do curso

*Sujeito a alteração sem prévio aviso, em função do número de vagas. Vagas limitadas.

O armazenamento e a interpretação de dados já fazem parte do centro das decisões organizacionais relacionadas a marketing, produtividade, receitas, custos, pessoas e outras

importantes áreas dos negócios. Entender o que é o big data, como extrair valor destes dados, como estruturar um projeto de data science e como usar o potencial dos dados para tomar decisões mais inteligentes e melhorar os resultados do negócio é fundamental para uma atuação mais eficiente dos executivos.

O curso aborda a ciência de dados, seu potencial e sua aplicabilidade nas organizações de maneira estratégica e, além disso, prepara os executivos para reconhecer problemas de ciência de dados, avaliar maturidade e prontidão organizacional e definir projetos para fazê-los adequadamente, identificando os riscos e os fatores cruciais para o sucesso.

O programa é voltado para gestores de diversas áreas e setores que buscam extrair conhecimento de seus dados de forma estruturada tornando suas decisões cada vez mais data driven. 

Viva uma experiência transformadora com o Insper!

Calendário do curso

Segunda e Terça-feira das 09h00 às 18h00

Quarta-Feira das 09h00 às 13h00

Por que fazer o curso?

Entender o papel de modelos e da ciência de dados nas organizações e sua relação com a tomada de decisão;

Reconhecer aplicações das principais técnicas de ciência de dados no negócio;

Descrever o processo de ciência de dados, seus requisitos e suas características;

Avaliar os pré-requisitos, a maturidade e a prontidão de sua área de negócio para ciência de dados;

Definir projetos de ciência de dados e desenhar o time correto para o sucesso;

Identificar os principais riscos e fatores críticos de sucesso em projetos de ciência de dados.

Corpo Docente

A maioria dos nossos professores é de mestres e doutores oriundos de renomadas escolas nacionais e internacionais e/ou executivos com extensa experiência profissional e prática.

Eduardo Barbosa

Eduardo é gestor público da Prefeitura de São Paulo, tendo trabalhado na Secretaria de Educação e, agora, na Secretaria de Inovação e Tecnologia com projetos de transformação digital, governo aberto e compras públicas. Entre 2014 e 2016, foi assessor no Ministério da Justiça atuando em projetos de tecnologia e governo aberto. É doutorando do Departamento de Política Científica e Tecnológica da Unicamp, mestre em Administração Pública pela Universidade de Columbia e graduado em Direito pela USP. É integrante da rede de líderes da Fundação Lemann (Lemann Fellowship).

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Eduardo Barbosa

Eduardo é gestor público da Prefeitura de São Paulo, tendo trabalhado na Secretaria de Educação e, agora, na Secretaria de Inovação e Tecnologia com projetos de transformação digital, governo aberto e compras públicas. Entre 2014 e 2016, foi assessor no Ministério da Justiça atuando em projetos de tecnologia e governo aberto. É doutorando do Departamento de Política Científica e Tecnológica da Unicamp, mestre em Administração Pública pela Universidade de Columbia e graduado em Direito pela USP. É integrante da rede de líderes da Fundação Lemann (Lemann Fellowship).

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André Filipe de Moraes Batista

Doutor em Engenharia da Computação pela Universidade de São Paulo (USP). Graduação e mestrado em ciência da computação com ênfase em inteligência artificial. Mais de 10 anos de experiência no mercado de tecnologia da informação e computação de alto desempenho. Atua também como cientista de dados na área da Saúde; realizou pós-doutorado em Data Science aplicado à Saúde na Escola de Saúde Pública da Universidade de São Paulo, com parcerias internacionais, em destaque com a Universidade de Harvard.

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André Filipe de Moraes Batista

Doutor em Engenharia da Computação pela Universidade de São Paulo (USP). Graduação e mestrado em ciência da computação com ênfase em inteligência artificial. Mais de 10 anos de experiência no mercado de tecnologia da informação e computação de alto desempenho. Atua também como cientista de dados na área da Saúde; realizou pós-doutorado em Data Science aplicado à Saúde na Escola de Saúde Pública da Universidade de São Paulo, com parcerias internacionais, em destaque com a Universidade de Harvard.

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