Data Warehouse e Business Intelligence

Gestão Estratégica em Tecnologia da Informação

Histórico e evolução da gestão estratégica e do pensamento estratégico. Principais características da gestão estratégica. Gestão estratégica e governança corporativa. Princípios básicos de Governança de TI. Planejamento estratégico, plano diretor e planejamento estratégico de TI. Características do planejamento estratégico de TI (PETI). Etapas do planejamento estratégico de tecnologia da informação.

Inovação e Design Thinking

Metodologia Design Thinking. Etapas do Design Thinking. Compreensão do problema. Ideação. Prototipagem e validação de ideias por meio de feedback de usuários. Inovação: conceitos fundamentais e importância. O Processo de inovação. Principais etapas da Inovação. A Inovação como processo central nos negócios. Design Thinking e inovação.

Empreendedorismo e Inovação em TI

Empreendedorismo: características e definições. O perfil do empreendedor (comportamento, habilidades e personalidade). Competências básicas do empreendedor. Visão de negócio. Análise de mercado: concorrência, ameaças e oportunidades. Ferramentas úteis ao empreendedor (marketing e administração estratégica). Aspectos de planos de negócios - etapas, processos e elaboração. Empreendedorismo e inovação.

Inteligência Competitiva, BI e negócios

Introdução ao Business Intelligence. Processo de tomada de decisão. O papel da informação no processo decisório. Ambientes de negócios e o suporte computadorizado à decisão. Teorias sobre Business Intelligence. Suporte automatizado à decisão (ADS). Ferramentas de business intelligence e seu impacto na tomada de decisão. BI em tempo real. Business Intelligence: do Data Warehousing até Data Mining. Ferramentas para o planejamento estratégico. Análise com SMART e SWOT.

Modelagem Multidimensional de Dados

Representação relacional de dados. Representação multidimensional de dados. Visão geral do Data Warehouse. Tabela dimensão e tabela fato. Tipos de tabela fato. Comparativo entre as características da representação relacional e multidimensional. Modelagem de dados multidimensionais. Representação das dimensões em cubos de dados . Representação de medidas em cubos de dados. OLAP dimensional. OLAP multidimensional (MOLAP). OLAP relacional (ROLAP). OLAP híbrido (HOLAP).

Arquitetura de Data Warehouse e Data Marts

Perspectiva histórica dos data warehouses: acontecimentos históricos, banco de dados, sistemas gerenciadores de banco de dados (SGBD), Data warehouse e BI. Evolução dos meios de armazenamento. Características dos data warehouses. Data mart. Arquiteturas de data warehouse. Níveis de arquitetura de um data warehouse. Escolha de arquiteturas. Manutenção de data warehouses. Processo de preparação, integração e atualização dos dados.

Recuperação da Informação (ETL) e Mineração de Dados

ETL (Extract, Transform and Load). Fases e características do ETL. Ferramentas para ETL. Vantagens da utilização de ETL em um Data Warehouse. Mineração de dados.As principais etapas do processo de mineração de dados. O processo de descoberta de conhecimento (KDD). Identificação das técnicas de Data Mining. A lógica para a mineração de dados. Aplicação e sintaxe de consultas de mineração. Conceito e a aplicação de Big Data e mineração de dados.

Visualização de Dados

Geração de visualização de dados. Técnicas de visualização de dados. Tipos de visualização de dados. Práticas de visualização e análise de dados para a inteligência nos negócios. Frameworks para visualização de dados. Linguagens de programação para visualização de dados. Casos de uso para visualização de dados. Power BI. Funções do Power BI. Plataformas para o Power BI. Cenários de aplicação do Power BI.

Governança e Indicadores de Performance

Introdução aos modelos de maturidade. Modelo TDWI de maturidade para data warehouses. Níveis iniciais, intermediários e avançados dos modelos de maturidade. modelo CMM (Capability Maturity Model — modelo de maturidade capacitiva). Métricas relevantes para a estratégia: indicador-chave de desempenho. KPI (Key Performance Indicator). Resultados organizacionais e estratégicos com indicadores-chave de desempenho. Business performance management (BPM). Balanced Scorecard (BSC). Metodologias de BPM.

Big Data

Conceito de Big Data. Dados estruturados e semiestruturados. 5V’s do Big Data. Tecnologias para o Big Data. Elementos da IoT. Integração de Big Data e IoT. Cenários de uso de Big Data. Arquitetura de hardware em big data. Arquitetura de software para big data. Utilizando o ambiente de big data. Hadoop. Processo e aplicação de descoberta de conhecimento com Big Data.

Data Science

Introdução à ciência de dados. Influência da ciência de dados na tomada de decisões. Características de um cientista de dados. Aplicações práticas da ciência de dados. Ciência de dados e a estatística. Ferramentas para ciência de dados. Linguagem Python e R para ciência de dados. Business Intelligence (BI) e ciência de dados.

Aprendizado de máquina

Aprendizado de máquina. O processo de aprendizado de máquina.Etapas do aprendizado de máquina. Tarefas de aprendizado de máquina. Algoritmos de aprendizado de máquina. Aprendizado supervisionado ou preditivo. Aprendizado não supervisionado ou descritivo. Aprendizado semi-supervisionado. Aprendizado por reforço. Comparativo das principais características entre os tipos de aprendizado. Bibliotecas de aprendizado Numpy, Scikit-learn e Pandas. Aplicações do aprendizado de máquina.