MBA UFSCar em Informação, Tecnologia e Inovação (ITI) - boxUFSCar
MBA UFSCar em Informação, Tecnologia e Inovação (ITI)
INSCRIÇÕES FECHADAS EAD tecnologia inovação
O MBA ITI UFSCar foi concebido a partir de uma proposta pedagógica inovadora baseada em um formato híbrido que harmoniza atividades presenciais e virtuais, fundamentadas no modelo de Educação a Distância (EaD) da UFSCar.
Resultado de parcerias estabelecidas por pesquisadores da UFSCar com profissionais de destaque em empresas da área de Tecnologia da Informação, e pesquisadores de outras renomadas instituições de ensino nacionais e internacionais, o curso objetiva capacitar e instrumentalizar profissionais que visem desenvolver produtos e serviços inovadores, proporcionando uma formação ampla, com respaldo acadêmico, e alinhada com as perspectivas de mercado.
O curso não é estruturado em disciplinas no formato convencional e sim em 15 (quinze) Componentes Curriculares inter-relacionados, agrupados em 3 (três) módulos temáticos: Informação, Tecnologia e Inovação. Tal formato possibilita uma maior integração entre os conteúdos, e aplicabilidade em projetos reais, a partir do uso de cases de mercado para proporcionar situações de aprendizagem.
Todos os componentes curriculares são ministrados por dois professores, sendo um pesquisador acadêmico e um profissional do mercado que possua reconhecida experiência acerca do conteúdo abordado, proporcionando uma ampla formação e tendo como foco o estudo de iniciativas que possuam como matéria prima principal "Informação, Tecnologia e Inovação" para Negócios.
Venha INOVAR sua carreira!
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Carga Horária Total: 550 horas (em 18 meses)
Modalidade: EAD (com encontros presenciais opcionais)
Contato Principal: iti@ufscar.mba
Whatsapp: clique aqui e mande um oi! ;)
Profissionais da Informação; Gestores; Desenvolvedores; Empreendedores.
Transformação Digita l e Futuro dos Negócios 30
Características de uma organização, mudanças e oportunidades. Cenários e incertezas nos novos cenários. Modelagem e a construção de percepção de processos. Níveis tecnológicos e o mercado. Impactos: econômico, cultural, social e ambiental. Paradigmas e a necessidade de mudanças. Perspectivas e preparação para o futuro
Dados, Informação e Inovação 30
Planejamento Estratégico para a Inovação 30
Inovação como vantagem competitiva e a importância do planejamento da organização para a inovação. Ferramentas para o planejamento estratégico: uso da Matriz SWOT, Business Model Canvas, Project Model Canvas, Mínimo Produto Viável (MVP). Indicadores de inovação: a importância das métricas e da visão organizacional. Formas de cooperação/interação institucional (licenciamento, consórcios, parcerias estratégicas, joint venture, redes). Como elaborar um Plano de Inovação
Gerenciamento Ágil de Projetos 30
Introdução à gestão de projetos, processos de gerenciamento do PMBOK, gestão de riscos e técnicas tradicionais de estimativas. Conceitos introdutórios da gestão ágil de projetos, fundamentos das abordagens ágeis, introdução a APM – Agile Project Management e visão geral das metodologias ágeis Detalhamento do framework Scrum. Propósito do planejamento de projetos, abordagem ágil de como realizar estimativas, comparação com as medidas tradicionais, planejamento de iterações e acompanhamento das estimativas. Conceitos fundamentais do Lean e os princípios que compõem a metodologia. Visão geral sobre o Kanban. Práticas de liderança ágil. Análise comparativa das metodologias, abordagem de maturidade com agilidade, análise de divergências e concordâncias, experiências práticas e lições aprendidas. Práticas de negociação e atitudes gerencias. Impactos da onda digital e seus desdobramentos nas organizações
Gestão Disruptiva de Pessoas 30
Abordagem das competências; Estratégia e competência organizacional; Gestão de pessoas por competências; Modelagem de processos de trabalho; Métodos e técnicas para o mapeamento de competências; Desenvolvimento de competências; Avaliação de desempenho; Análise de redes sociais; Certificação de competências
Data Science e Big Data 30
Como se integram Big Data e Data Science? O que é Big Data? 3 V ou 5V? O que é Data Science? O processo de Data Science. Ferramentas e Aplicações de Data Science: Data Mining, BI, IoT, Data Analytics, Machine Learning e Deep Learning.
Data Mining em Data Science 30
Introdução: A nova onda Big Data, Data Science. Aonde está data mining? O que é? Para que serve? Quais tipos de tarefas? Pré-processamento: diagramas para a seleção dos dados e tarefas de mineração (dispersão, caixa, histograma, nuvem), discretização, detecção e tratamento de anomalias, amostragem e normalização; Classificação: árvores de decisão, naive bayes, algoritmos genét icos, redes neurais; Agrupamento: métodos particionais, hierárquivos e baseados em densidade; Correlação: Covariância, Person Correlation, Spearman's Correlation Regras de associação: Associação booleana, associação quantitativa , associação temporal; Detecção de fraudes: Aplicação em conjunto das técnicas anteriores. Perfil do usuário: Aplicação em conjunto das técnicas anteriores.
Como uti lizar Business Intelligence para antecipar problemas e agir proativamente na análise de negócios; Processo de inteligência competitiva; Fonte e inteligência e coleta de dados; Técnicas de processamento e análise; Disseminação da IC; Tecnologias aplicada s a IC; Noções de inteligência de marketing.
IoT e Data Analytics 30
Definição, aplicações, arquiteturas e protocolos; Coleta, transmissão e fusão de dados de sensores; Plataformas de IoT e Data Analytics; Aplicações de IoT: IoT na indústria, Smart Homes, tecnologias vestíveis.
1. Noções gerais de Inteligência Artificial, Tipos de Aprendizado de Máquina e abordagens supervisionada, não supervisionada e semissupervisionada. 2. Pré-processamento para dados estruturados – seleção de atributos, normalização/padronização, discretização. 3. Aprendizado de Máquina supervisionado: Conceitos básicos; Classificação e Reg ressão; Algoritmos para AM supervisionado: C4.5 Naive Bayes, k-NN, SVM, regressão linear, regressão logística, árvore de regressão; Avaliação de modelos preditivos; 4. Aprendizado de Máquina não supervisionado: Conceitos básicos de agrupamento de dados e regras de associação; Medidas de similaridade entre dados; Algoritmos de agrupamento hierárquico bottom-up e particional (k-Médias e GMM); Avaliação de modelos descritivos. 5. Deep Learning: Introdução às Redes Neurais Artificiais; Redes Neurais Profundas (Deep Learning); Principais tipos de Redes Neurais Profundas. Avaliação de modelos descritivos; Deep Learning; Introdução às Redes Neurais Artificiais; Redes Neurais Profundas (Deep Learning); Principais tipos de Redes Neurais Profundas
Entender como, na prática, os conceitos e a gestão da inovação podem potencializar a competitividade e produtividade das empresas. Conhecer as diferentes formas de proteção para o conhecimento institucional, e a importância da propriedade intelectual na estratégia de mercado das organizações (em nível nacional e/ou internacional). Compreender a dinâmica de desenvolvimento das startups (empreendedorismo) e a relação com a transferência de tecnologia e/ou know how para empresas já consolidadas. Entender as potencialidades da interação entre o desenvolvimento organizacional sustentável e a atividade inovativa, que tem como base a gestão do conhecimento e a aprendizagem organizacional, de forma contínua e sistemática.
Design Thinking e User eXperience 30
Princípios, conceitos e vertentes de User eXperience (UX) considerando a diversidade de clientes; Técnicas de design e avaliação de usabilidade de sistemas: Personas, guidelines, rapid prototyping – baixa fidelidade, Avaliação Heurística e Testes com Usuário. Técnicas de design e avaliação de acessibilidade de sistemas: guidelines, rapid prototyping – média fidelidade, Avaliação Simplificada de Acessibilidade, Avaliações semi automáticas.
Inovação em Marketing Digital 30
Transformação Digital e a Indústria 4.0 Conceitos de Inovação: Produto, Serviços, Processos e Marketing; Informação para Tomada de Decisão - Inteligência Estratégica; Introdução ao marketing: marketing estratégico e operacional. Análise do ambiente de marketing; Pesquisa de mercado em marketing 6. Comportamento do consumidor; Segmentação e posicionamento; O mix de marketing: preço, estra tégia de produto e marca, comunicação e promoção comercial, distribuição gerenciamento de canais; Marketing na era digital: integrando estratégias offline e online; Ferramentas de marketing digital: SEM / SEO; Marketing de Conteúdo e Redes Sociais; Plano de marketing.
Compliance e Cultura Organizacional 30
Ambiente organizacional e informacional. Cultura organizacional e informacional. Cultura informacional e sua influência na gestão da informação e do conhecimento. Fatores culturais que influenciam as atividades organizacionais. Princípios e aspectos históricos da compliance. Compliance e ética.
Modelo de Negócios e Inovação 30
Identificação de oportunidades. Inovação e seus conceitos. Abordagens para inovação. Inovação incremental e de ruptura. Planos de negócio e modelos de negócio. Modelos Canvas e BMG (Business Model Generation). Conceito de empresa startup. Segmentos de Clientes. Proposta de Valor. Canais de distribuição. Relacionamento com Clientes. Fontes de Receita. Atividades-chave. Recursos-chave. Alianças e parcerias. Estrutura de custos. Pesquisa de Mercado. Análise de mercado e concorrência. Levantamento de hipóteses, testes e validações do Modelo de Negócios. Produto mínimo viável (MVP). Planos de ação. Pitch. Fontes de financiamento públicas e privadas para startups. Propriedade intelectual e sua proteção. Patentes. Contratos e licenciamento de tecnologias. Estudos de caso. Ferramentas de prototipagem rápida para construir protótipos de produtos: Arduino, Impressão 3D e App Inventor.
Projeto de Inovação 100
Principais características e estruturas de um Projeto de Inovação. Fontes de Fomento para projetos de inovação tecnológica nas em presas. Avaliação dos Projetos de Inovação: A importância das parcerias estratégicas. Formação de equipe multidisciplinar e a gestão de projetos inovadores. Tempo e sua relação com o sucesso dos projetos de inovação.