Componentes Curriculares
Transformação Digital e Futuro dos Negócios
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
Identificação de padrões em dados históricos para realizar previsões de tendências. Visualização de informações, visualização científica e análise visual. Dado, informação e conhecimento. Ciclo de vida dos dados. Modelagem e abstração do real. Construindo cenários e utilizando novas ferramentas para dados. Diagnósticos e simulações. Buscando e avaliando oportunidades e novos caminhos.
Planejamento Estratégico para a Inovação
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
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 gerências. Impactos da onda digital e seus desdobramentos nas organizações.
Gestão Disruptiva de Pessoas
Abordagem das competências; Estratégia 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
Como se integram Big Data e Data Science? O que é Big Data? 3V 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
Abordagem prática com o R em todos os assuntos: 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 genéticos, redes neurais; Agrupamento: métodos particionais, hierárquicos 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.
Business Intelligence
Como utilizar 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 aplicadas aIC; Noções de inteligência de marketing.
IoT e Data Analytics
Introdução: 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.
Machine Learning e Deep Learning
Noções gerais de Inteligência Artificial, Tipos de Aprendizado de Máquina e abordagens supervisionada, não supervisionada e semisupervisionada. Deep Learning: Introdução às Redes Neurais Artificiais; Redes Neurais Profundas; Principais tipos de Redes Neurais Profundas.
Gestão da Inovação
Ciência, Tecnologia e Inovação: A importância dos conceitos e os papéis dos diferentes atores nas políticas de desenvolvimento tecnológico nacional; Propriedade Intelectual e a necessidade de integração com a estratégia de mercado das organizações; Transferência de Tecnologia/ Know-How e a relação com o desenvolvimento do empreendedorismo e/ou aquisições de startups; Inovação e o Desenvolvimento Organizacional Sustentável (com enfoque Triple Bottom Line, ou tripé da sustentabilidade); Gestão do Conhecimento e Aprendizagem Organizacional para o aumento da competitividade das empresas.
Design Thinking e User Experience
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.
Compliance e Cultura Organizacional
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.
Modelo de Negócios e Inovação
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); 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.
Inovação em Marketing Digital
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; Comportamento do consumidor; Segmentação e posicionamento; O mix de marketing: preço, estratégia 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.
Projeto de Inovação (TCC)
Principais características e estruturas de um Projeto de Inovação:
- Fontes de Fomento para projetos de inovação tecnológica nas empresas.
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.
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