MBA em Tecnologia para Negócios: AI, Data Science e Big Data (2023)

Confira as disciplinas

As disciplinas desse curso sāo dristibuídas em 3 grandes áreas. Conheça as disciplinas clicando nas áreas abaixo

Big Data e Data Science

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A revolução do Big Data: cases de sucesso e como usar

O que é e para que serve o Big Data. Como analisar e interpretar grandes volumes de dados e informações não estruturadas. Os principais usos do Big Data na área de negócios. Casos de sucesso do uso do Big Data.

MBA em Tecnologia para Negócios: AI, Data Science e Big Data (1)

Lisiane Lemos

Está entre as jovens mais influentes no Brasil abaixo dos 30 anos, conforme a revista Forbes

MBA em Tecnologia para Negócios: AI, Data Science e Big Data (2)

Eduardo Henrique Pereira Arruda

Professor PUCRS

Business Intelligence e Business Analytics com Data Science

Como utilizar Data Science para coletar, organizar e gerenciar as informações na área de inteligência de negócios. Como usar Data Science para antecipar problemas e agir proativamente na análise negócios.

MBA em Tecnologia para Negócios: AI, Data Science e Big Data (3)

Ricardo Cappra

Cientista de dados que pesquisa o impacto dos dados nos negócios

MBA em Tecnologia para Negócios: AI, Data Science e Big Data (4)

Alessandro Nunes de Souza

Professor PUCRS

Data Mining (Mineração de Dados)

Armazenamento e pesquisa em bases de dados. Técnicas, abordagens e ferramentas de mineração de dados. A Mineração de Dados e suas utilizações em estudos de casos reais.

MBA em Tecnologia para Negócios: AI, Data Science e Big Data (5)

Fabiano Castello

Um dos maiores especialistas em Data Mining do Brasil

MBA em Tecnologia para Negócios: AI, Data Science e Big Data (6)

Júlio Henrique Pereira Machado

Professor PUCRS

Segurança de dados: como usar (antes que seja tarde)

A importância da segurança e da proteção de dados na área de Negócios. Princípios ligados à segurança da informação e de dados. Soluções mais utilizados para a segurança da informação e de dados.

MBA em Tecnologia para Negócios: AI, Data Science e Big Data (7)

Rodrigo Azevedo

Advogado pioneiro em Direito Digital e Proteção de Dados no Brasil

MBA em Tecnologia para Negócios: AI, Data Science e Big Data (8)

Alessandro Nunes de Souza

Professor PUCRS

(Video) Trecho de aula: MBA em Tecnologia para Negócios: AI, Data Science e Big Data

Visualização de Dados para a tomada de decisão

Princípios da visualização de dados e das informações. Percepção e design. Tipos de dados, representações visuais e estratégias de Comunicação. Técnicas e aplicações.

Infraestrutura para Big Data e Cloud Computing

Arquitetura de computação em nuvem. Serviços na nuvem e soluções para armazenamento. Benefícios e riscos associados. Casos e aplicações de computação na nuvem.

MBA em Tecnologia para Negócios: AI, Data Science e Big Data (11)

Bruno Machado

Especialista em soluções digitais para qualificar a experiência do cliente

MBA em Tecnologia para Negócios: AI, Data Science e Big Data (12)

Tiago Coelho Ferreto

Professor PUCRS

Modelagem Preditiva: as soluções estão nos dados

Identificação de padrões em dados históricos para realizar previsões de tendências. Utilização de modelos estatísticos e matemáticos para prever resultados futuros. O uso da modelagem preditiva no processo decisório.

MBA em Tecnologia para Negócios: AI, Data Science e Big Data (13)

Guilherme Kolberg

Sócio e Head de Customer Experience e Marketing Research do Grupo XP

MBA em Tecnologia para Negócios: AI, Data Science e Big Data (14)

Filipe Jaeger Zabala

Professor PUCRS

Artificial Intelligence, Machine Learning e Deep Learning

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Como usar Machine learning para superar o mercado

(Video) Ricardo Cappra - Tecnologia para Negócios: AI, Data Science e Big Data

O que é Aprendizagem de Máquina e como ela ocorre. Exemplos de usos e aplicações do Aprendizado de Máquina na área de negócios. Como obter vantagem competitiva através do Machine Learning.

MBA em Tecnologia para Negócios: AI, Data Science e Big Data (15)

Cezar Taurion

Empreendedor, inovador e um dos maiores nomes em Tecnologia da Informação no Brasil

MBA em Tecnologia para Negócios: AI, Data Science e Big Data (16)

Sílvia Maria Wanderley Moraes

Professora PUCRS

Deep Learning: cases de sucesso e aplicações

O que é aprendizagem profunda e como ela funciona. Usos e tendências das redes neurais artificiais e do Deep Learning. Aprimoramento dos sistemas de recomendações e outras possibilidades de aplicação na área de negócios.

MBA em Tecnologia para Negócios: AI, Data Science e Big Data (17)

Alexandro Romeira

Especialista em Big Data e Data Science, um dos grandes nomes em IA no Brasil, atua há mais de 25 anos no mercado de tecnologia.

MBA em Tecnologia para Negócios: AI, Data Science e Big Data (18)

Lucas Silveira Kupssinskü

Professor PUCRS

Ética na Era dos Dados e do Big Data

Problemas éticos e morais relacionados ao uso de dados. Princípios de ética em dados ao longo do ciclo de vida do produto. Transparência, disclosure e dados abertos. Marcos globais sobre o direito de ser esquecido. Impactos na soberania e autonomia. O direito à privacidade. Preconceito em algoritmos e aprendizagem de máquina, desafios éticos em ciência de dados. Governança de dados, consequências não intencionais no uso de dados.

Inteligência Artificial: cases de negócios de como utilizar

O que é e como funciona a Inteligência Artificial. A evolução da inteligência artificial. Os principais usos da Inteligência Artificial na área de negócios. Casos de sucesso do uso da Inteligência Artificial em negócios.

MBA em Tecnologia para Negócios: AI, Data Science e Big Data (21)

Ricardo Cappra

Cientista de dados que pesquisa o impacto dos dados nos negócios

MBA em Tecnologia para Negócios: AI, Data Science e Big Data (22)

Luis Antonio Janssen

Professor PUCRS

Gestão e Planejamento de Negócios Com Tecnologia

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Como usar DS e AI para otimizar a Logística e as Operações

(Video) Ricardo Cappra - Tecnologia para Negócios: AI, Data Science e Big Data

Usos e aplicações do Data Science e da Inteligência Artificial na área de logística, suprimentos e operações. Estratégias para otimizar o tempo e racionalizar o uso de recursos, máquinas e equipamentos. Administração de materiais com DS e AI.

MBA em Tecnologia para Negócios: AI, Data Science e Big Data (23)

Ricardo Ruiz Rodrigues

Diretor de Logística e Supply Chain na Magazine Luiza

MBA em Tecnologia para Negócios: AI, Data Science e Big Data (24)

Augusto Aiquel Vaz Costa

Professor PUCRS

Data Science (DS) como uma ferramenta ou produto de negócios

Design de produto em Data Science. Geração de valor para o cliente. Segmentação do mercado, canais de comunicação, distribuição e relacionamento. Geração de receita. Recursos, atividades e parceiros-chave.

MBA em Tecnologia para Negócios: AI, Data Science e Big Data (25)

Cláudio Azevêdo

Referência nacional em Tecnologia e Growth

MBA em Tecnologia para Negócios: AI, Data Science e Big Data (26)

Michael da Costa Móra

Professor PUCRS

DS e AI para causar disrupção e dominar o mercado

Oportunidades de inovação e disrupção no mercado utilizando Data Science e Inteligência Artificial. Utilização de Data Science e da Inteligência Artificial como ferramentas para alavancar a inovação.

MBA em Tecnologia para Negócios: AI, Data Science e Big Data (27)

Martin Spier

Executivo da Netflix, responsável por melhorar a experiência de milhões de usuários

MBA em Tecnologia para Negócios: AI, Data Science e Big Data (28)

Luis Antonio Janssen

Professor PUCRS

DS e AI para gerar diferenciais de qualidade e preço

Identificação de diferenciais competitivos de qualidade e de preço utilizando Data Science e Inteligência Artificial. Utilização de Data Science e da Inteligência Artificial para a geração de valor para o cliente.

MBA em Tecnologia para Negócios: AI, Data Science e Big Data (30)

Clécio Falcão Araújo

Professor PUCRS

DS e AI para gerir pessoas e processos

Gestão e otimização de processos utilizando Data Science e Inteligência Artificial. Planejamento de recursos humanos e estratégias de atração e retenção de pessoas utilizando Data Science e da Inteligência Artificial.

MBA em Tecnologia para Negócios: AI, Data Science e Big Data (31)

Tatiana Sereno

Líder reconhecida em gestão e desenvolvimento de pessoas, inclusão e diversidade para uma cultura de autonomia e organizações ágeis.

(Video) Resolvi fazer um MBA EAD em AI, Data Science e Big Data na PUC RS

MBA em Tecnologia para Negócios: AI, Data Science e Big Data (32)

Helga de Castro Bülow

Professora PUCRS

DS e AI para potencializar o Marketing e aumentar vendas

Usos e aplicações do Data Science e da Inteligência Artificial na área de marketing e inteligência de mercado. Estratégias para aumentar as vendas utilizando Data Science e da Inteligência Artificial.

MBA em Tecnologia para Negócios: AI, Data Science e Big Data (33)

Éber Gustavo

Referência na América Latina em Marketing Comportamental

MBA em Tecnologia para Negócios: AI, Data Science e Big Data (34)

Rafael Bittencourt

Professor PUCRS

Gestão de times na área de TI: atração e retenção de talentos

Como planejar e montar estruturas e times de tecnologia de Data Science, AI e Big Data. Atração e seleção de talentos na área de tecnologia. Capacitação e desenvolvimento de profissionais. Avaliação de desempenho, remuneração e retenção de pessoas. Formação e desenvolvimento de equipes.

MBA em Tecnologia para Negócios: AI, Data Science e Big Data (35)

Paulo Amorim

Mestre em administração com mais de 35 anos de atuação na área da gestão de pessoas e negócios, é considerado um dos 50 RHs mais admirados do Brasil.

MBA em Tecnologia para Negócios: AI, Data Science e Big Data (36)

Jaqueline Maia Mânica

Professora PUCRS

IA como uma ferramenta ou produto de negócios

Design de produto em Inteligência Artificial. Geração de valor para o cliente. Segmentação do mercado, canais de comunicação, distribuição e relacionamento. Geração de receita. Recursos, atividades e parceiros-chave.

MBA em Tecnologia para Negócios: AI, Data Science e Big Data (37)

Hugo Pinto

Mestre em Computação e Diretor Executivo na Sentimonitor, empresa com foco em inteligência artificial para insights sobre consumidores e clientes

MBA em Tecnologia para Negócios: AI, Data Science e Big Data (38)

Leonardo Rosa Amado

Professor PUCRS

Oficina de DS e AI para negócios

Modelagem de negócios. Plano de negócios, usando métodos ágeis (ex. Método Canvas). Pesquisa de mercado. Técnicas qualitativas e quantitativas. Protótipo conceitual, low definition. Desenvolvimento de protótipos high definition.

MBA em Tecnologia para Negócios: AI, Data Science e Big Data (39)

Salim Ismail

Diretor-executivo e fundador da Singularity University

MBA em Tecnologia para Negócios: AI, Data Science e Big Data (40)

Ionara Rech

Professora PUCRS

(Video) “Uso de dados para tomada de decisões”, Ricardo Cappra | Aproveite seu tempo com PUCRS Online

FAQs

Is big data better than AI? ›

AI does use data, but its ability to analyze and learn from this data is limited by the quantity of information that is fed into the system. Big data provides a vast sample of this information, making it the gas that fuels top-end artificial intelligence systems.

What is MBA in big data? ›

The MBA with specialism in Big Data Management gives you expert and general management know-how and will help you develop your individual methodical skills. You will deepen your knowledge in the areas of business management and leadership through academic and practice-oriented modules.

Can we use big data in AI applications? ›

How Do Big Data and AI Work Together? Big data and AI have a synergistic relationship. Big data analytics leverages AI for better data analysis. In turn, AI requires a massive scale of data to learn and improve decision-making processes.

Is big data a good major? ›

But not only is the need for big data analyst in demand, and exponentially so, the field is incredibly lucrative. PayScale, for example, places the average salary for Data Scientists above $96,000 a year.

Is big data and data science same? ›

Data Science is an area. Big Data is a technique to collect, maintain and process huge information. It is about the collection, processing, analyzing, and utilizing of data in various operations. It is more conceptual.

What is big data in AI? ›

Big Data refers to the storage and processing of massive amounts of structured, semi-structured, and unstructured data with great potential to be extracted and organised to provide valuable information for organisations and enterprises.

Which MBA is best for data scientist? ›

21 MBA Programs in Data Science
  • Executive MBA (Data Analytics) ...
  • The UCL MBA. ...
  • MBA (Data & Cyber Management) ...
  • MBA in Data Science and Machine Learning. ...
  • Master of Business Administration [Online] ...
  • Professional MBA Digital Transformation & Data Science. ...
  • Online MBA - Concentration in Data Analytics.

Which MBA has highest salary? ›

According to the BLS, some of the highest-paying management occupations related to MBA concentrations include computer and information systems management, financial management, marketing management, and human resources management.

Is MBA in data science good? ›

MBA in Data Science is an excellent choice for students who want to make their big data careers. Students competing can get job opportunities as data analysts, data scientists in insurance companies, and e-commerce companies.

Is big data Good for freshers? ›

The answer to this question is a very big YES. There is no place in IT where freshers are not required whether it be an old technology like mainframes or latest technology like Big Data. This is just a myth that companies do hire experienced professionals only for big data.

Does big data require coding? ›

Learning how to code is an essential skill in the Big Data analyst's arsenal. You need to code to conduct numerical and statistical analysis with massive data sets. Some of the languages you should invest time and money in learning are Python, R, Java, and C++ among others.

Which degree is best for big data? ›

B.S. in Statistics: This degree is a strong choice for prospective data scientists because statistical analysis skills are the foundation of turning large data sets into meaningful insights.

Is big data a branch of AI? ›

Big data and artificial intelligence are two important branches of computer science today. In recent years, research in the fields of big data and artificial intelligence has never stopped. Big data is inextricably linked with artificial intelligence.

Does big data need AI? ›

While big data requires AI for analysis, AI needs big data to learn decision-making processes and patterns and enhance them. It, therefore, becomes easy to take advantage of advanced analytic capabilities and obtain actionable insights and valuable information from your large data volumes.

Does AI use a lot of data? ›

AI models usually require vast amounts of data to train them, but some datasets are so limited in size that it can be hard to know where to start or what to do next.

Is big data easy to learn? ›

One can easily learn and code on new big data technologies by just deep diving into any of the Apache projects and other big data software offerings. The challenge with this is that we are not robots and cannot learn everything. It is very difficult to master every tool, technology or programming language.

Which one is better big data or data science? ›

Big data is used by organisations to improve the efficiency, understand the untapped market, and enhance competitiveness while data science is concentrated towards providing modelling techniques and methods to evaluate the potential of big data in a précised way.

Is big data the future? ›

Thanks to technological improvements such as greater access to massive volumes of data, big data has a bright future ahead of it, allowing organisations to gain more insights, increase performance, generate revenue, and evolve more swiftly.

Which is better big data or machine learning? ›

Both fields offer good job opportunities as the demand is high for professionals across industries while there is a lack of skilled professionals; machine learning professionals are in more demand when compared with big data analysts.

What is AI job? ›

AI engineers are problem-solvers who develop, test and apply different models of Artificial Intelligence. They effectively handle AI infrastructure. They make use of machine learning algorithms and understanding of the neural network to develop useful AI models.

What are examples of big data? ›

Big data comes from myriad sources -- some examples are transaction processing systems, customer databases, documents, emails, medical records, internet clickstream logs, mobile apps and social networks.

Which MBA is best for future? ›

Traditionally, finance, marketing, HR, operations, and entrepreneurship are some of the most sought-after and the best MBA specializations and are considered safest by many students.
...
Table of Contents
  • MBA in Digital Marketing.
  • MBA in Business Analytics.
  • MBA in Data Analytics.
  • MBA in Entrepreneurship.
11 Oct 2022

Which MBA is most in-demand? ›

Most In-Demand MBA Specializations
  • International Management. ...
  • Strategy. ...
  • Consulting. ...
  • Finance Leadership. ...
  • Entrepreneurship. ...
  • Marketing. ...
  • Operations Management. ...
  • IT or Technology Management. A specialized MBA in IT or Technology Management puts MBA graduates at the cutting edge of UX, design, and the flow of information technology.

Which MBA branch is best? ›

If you want to know which are the most popular top MBA Specializations in India, here they are:
  • MBA Finance.
  • MBA Marketing.
  • MBA Human Resource Management.
  • MBA International Business.
  • MBA Banking & Financial Services.
  • MBA Business Analytics.
  • MBA Rural Management.
  • MBA Healthcare Management.
25 Aug 2021

Can a MBA student become data scientist? ›

Here is the list of the top 10 best data science careers you can get after an MBA. Data science is one of the fastest-growing and most in-demand careers today. Learning skills in this area is an exciting way to grow or change your career. Data scientists, data engineers, analysts, etc.

What is MBA in artificial intelligence? ›

It is a branch of the Computer Science that aims to develop intelligent computer machines. MBA (Artificial Intelligence & Consulting) integrates understanding of impact of business effectiveness through technology, research, analysis, and serving the business world in the form of consulting.

What is better MBA or data analytics? ›

An MBA usually provides a broader horizon for job opportunities, whereas MS graduates lean towards Data Science job roles, limiting the opportunities to data science field. Many studies also reveal that MBA graduates usually get extraordinary salary growth while it is not so in the case of MS Analytics graduates.

Is big data same as AI? ›

artificial intelligence comparison is that big data refers to the data itself, while AI describes a machine's ability to use big data when learning to act like a human. They are complementary technologies, able to work together in important ways. AI thrives on data.

How big data affects AI? ›

Big data and AI could customise business processes and decisions better suited to individual needs and expectations, improving the efficiency of processes and decisions. While much benefits can be expected from big data and AI, there are also a number of risks that require some policy considerations.

Is big data getting too big? ›

The answer to the question is a resounding YES. There can absolutely be too much data in a big data project. There are numerous ways in which this can happen, and various reasons why professionals need to limit and curate data in any number of ways to get the right results. (Read 10 Big Myths About Big Data.)

Why does big data affect AI? ›

Big data has influenced the rise of AI in the sense that artificial intelligence requires data to function. Humans collect data as we grow, learning from the world around us and changing our insights based on prior knowledge. Artificial intelligence must rely on the purposeful input of data, at least initially.

What is AI job? ›

AI engineers are problem-solvers who develop, test and apply different models of Artificial Intelligence. They effectively handle AI infrastructure. They make use of machine learning algorithms and understanding of the neural network to develop useful AI models.

What are examples of big data? ›

Big data comes from myriad sources -- some examples are transaction processing systems, customer databases, documents, emails, medical records, internet clickstream logs, mobile apps and social networks.

Does AI use a lot of data? ›

AI models usually require vast amounts of data to train them, but some datasets are so limited in size that it can be hard to know where to start or what to do next.

What are the types of data in AI? ›

Quantitative and Qualitative Data
  • Qualitative Data. Qualitative data refers to the data that can provide insights and understanding about a particular problem.
  • Quantitative Data. ...
  • Structured Data. ...
  • Unstructured Data. ...
  • Semi-structured Data. ...
  • Internal data. ...
  • External data.

Is big data used in machine learning? ›

Machine learning algorithms use big data to learn future trends and forecast them to businesses. With the help of interconnected computers, a machine learning network can constantly learn new things on its own and improve its analytical skills every day.

Why is data important in AI? ›

The quality and depth of data will determine the level of AI applications you can achieve. While your organisation may not be at the stage where you are ready to start building AI applications, at a minimum you should be planning on a future where your data will be used to power smart solutions.

How accurate is big data? ›

Big data is typically captured in low-level detail and the extraction of useable information may require extensive processing, interpretation, and the use of data science algorithms. There's a greater potential for bias and incorrect conclusions than with traditional systems.

How does AI process data? ›

AI adapts through progressive learning algorithms to let the data do the programming. AI finds structure and regularities in data so that algorithms can acquire skills. Just as an algorithm can teach itself to play chess, it can teach itself what product to recommend next online.

How can we use AI and big data in business? ›

What Can Big Data and AI do for Your Business?
  1. Delivering Valuable Insights Faster. With the increasing capacity to analyze large data sets quicker and with more efficiency, identifying patterns and trends becomes easier. ...
  2. Implementing Time-Saving Automation. ...
  3. Boosting Level of Efficiency. ...
  4. Discovering Hidden Opportunities.
4 Sept 2021

What example of AI do we use in daily life? ›

AI and Smart Assistants

AI is the backbone of smart assistants, which can be accessed through most phones on the market these days and are also being integrated into cars and smart home devices. As of 2022, more than 120 million U.S. adults use a smart assistant at least once a month.

Does big data use algorithm? ›

Big data is data so large that it does not fit in the main memory of a single machine, and the need to process big data by efficient algorithms arises in Internet search, network traffic monitoring, machine learning, scientific computing, signal processing, and several other areas.

Videos

1. Ciência de Dados: Aplicações e Desafios no Mundo Corporativo.
(MBA IA Big Data)
2. MBA FGV | Juliano Nascimento fala sobre sua experiência no MBA em Business Analytics e Big Data
(FGV)
3. “Soluções devem ser focadas para aplicativos”, Lisiane Lemos | Aproveite seu tempo com PUCRS Online
(PUCRS Online)
4. What is Big Data? || Malayalam
(Tech World!)
5. TRANSFORMANDO O SEU NEGÓCIO COM DATA SCIENCE E BIG DATA ANALYTICS - TEASER
(Cristian Picoli)
6. Data Science and AI and How They Are Shaping the Business Landscape
(Columbia Business School)
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Author: Terrell Hackett

Last Updated: 02/18/2023

Views: 6217

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Author information

Name: Terrell Hackett

Birthday: 1992-03-17

Address: Suite 453 459 Gibson Squares, East Adriane, AK 71925-5692

Phone: +21811810803470

Job: Chief Representative

Hobby: Board games, Rock climbing, Ghost hunting, Origami, Kabaddi, Mushroom hunting, Gaming

Introduction: My name is Terrell Hackett, I am a gleaming, brainy, courageous, helpful, healthy, cooperative, graceful person who loves writing and wants to share my knowledge and understanding with you.