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Design de Sistemas e Soluções de Bussiness Intelligence

Atualizado em 20/08/18 14:42.

Informações Gerais

 

Período Turma 1: 03/2017 a 09/2018

Coordenador (a): Prof. Eliomar Araújo de Lima

E-mail: eliomar@inf.ufg.br

Subcoordenador (a): Profa. Nádia Félix Felipe da Silva, Dra.

E-mail: nadia@inf.ufg.br

 

Período Turma 2: 03/2018 - 09/2019

Coordenador (a): Profa. Nádia Félix Felipe da Silva, Dra.

E-mail: nadia@inf.ufg.br

Subcoordenador (a): Prof. Eliomar Araújo de Lima

E-mail: eliomar@inf.ufg.br

 

Regional Goiânia

Unidade Acadêmica Responsável: Instituto de Informática INF/UFG

Site da Unidade Acadêmica responsável: www.inf.ufg.br

Endereço: INF – Instituto de Informática, Campus II – Samambaia, CEP: 74690-900 Goiânia-GO. 

 

Objetivos do Curso

Propiciar a formação de competências essenciais que vão da concepção e do planejamento até a melhoria e o desenvolvimento de sistemas de apoio à decisão, dotando os especialistas da capacidade de condução de projetos de viabilização e melhoria de soluções de inteligência de negócio.

Ao abordar os aspectos conceituais, procedimentais e atitudinais que envolvem a formação do especialista, busca-se a proficiência técnica e a habilitação desse profissional para atuar em projetos e processos de mudança organizacional, apropriando-os com métodos e tecnologias centradas em dados, informação e conhecimento, além de possibilitar o desenvolvimento de aptidões técnicas por meio do acesso a um conjunto de teorias, metodologias, processos, estruturas e tecnologias que transformam aglomerados de dados brutos em informação útil para tomadas de decisões estratégicas.

A concepção e implantação de sistemas de informação no âmbito organizacional exige a adoção de métodos e ferramentas adequadas, devido à complexificação dos cenários de negócio. Consequentemente, um novo repertório de competências é demandado dos profissionais e especialistas em processos, sistemas e tecnologias da informação, uma vez que as soluções que se buscam estão circunscritas em eixos temáticos complexos e multidisciplinares, resultado da confluência de várias áreas do conhecimento, envolvendo o estado da arte em ciência dos dados, computação, estatística aplicada, ciência da informação, administração e marketing.

 

Conteúdos Temáticos

Conteúdos Temáticos

CH

Teórica

CH

Prática

Ementa
Arquétipos de Sistemas e Soluções de BI

 20

 10

Ontologia de sistemas. Arquétipos do pensamento sistêmico. Modelo de arquitetura de sistemas de informação para apoio à decisão. Modelo de viabilização de sistemas de Business Intelligence. Métodos de estruturação de problemas.
Design Thinking: Estratégias

5

10

Design de negócios e de serviços. Processo de design thinking. Imersão. Metodologia para geração de novas ideias: ideação. Prototipação. Transformação de soluções em ações práticas. Design participativo: princípios e práticas. Design participativo como metodologia de projeto. Design participativo como prática de desenvolvimento de sistemas de informação. Design participativo e inovação social. Transformação de espaços com o design participativo. Design da interação: da participação à colaboração. Abordagens práticas para o design. 
Gameficação como Estratégia de Inovação

 5

 10

Fundamentos de gameficação. Jogos corporativos para mudar, inovar e quebrar regras. Gameficiação como ferramenta motivacional. Resolução de problemas em ambiente simulado. Gameficação dos processos de trabalho. Avaliação de cenários com jogos de gameficação. Aplicações práticas com jogos de gameficação. 
Aspectos Comportamentais da Decisão

 8

 7

Abordagens comportamentais para a tomada de decisão. Formulação de decisões baseadas na racionalidade humana. Comportamento governado por regras: flexibilidade e resolução de problema. Escolhas, tomada de decisão e preferência: uma interpretação analíticocomportamental. A psicologia cognitiva e a tomada de decisões.
Sistemas Inteligentes de Apoio à Decisão

 8

 7

Fundamentos, técnicas e métodos de sistemas de apoio à decisão. Processo de decisão em cenários complexos. Métodos de análise de decisão multicritério. Representação do conhecimento e raciocínio. Técnicas de inteligência artificial para desenvolvimento de Sistemas inteligentes de apoio à decisão. Tomada de Decisão em Sistemas Multiagentes(SMA).
Estatística para Inteligência de Negócios

 12

 18

Análise e modelagem de dados. Ferramentas de modelagem estatística. O papel da estatística no mundo corporativo. Controle estatístico do processo. Estatística na era dos Big Data. Estratégias de análise aplicada em dados não convencionais: grandes volumes, variedades e heterogeneidade. 
Gestão da Informação e do Conhecimento

 5

 10

Gestão da Informação e do Conhecimento: Abordagem Histórico-Conceitual. Informação, Conhecimento, Inovação e Produtividade. Informação, Conhecimento e Processos de Tomada de Decisão. Redes de Conhecimento. Conhecimento Tácito, Explícito e Cultural. Gestão de Redes de Conhecimento.
Modelagem de Arquitetura da Informação

 8

 7

Arquitetura da informação: histórico, conceitos e definições; Necessidades da informação e comportamento de busca; Sistemas de organização: metadados, vocabulários controlados, taxonomias, thesaurus, e ontologias; Tipos de sistemas de busca, rotulagem e navegação; Prototipação de baixa e alta fidelidade; Avaliação de arquitetura da informação; Ferramentas e softwares aplicados à Arquitetura da Informação
Arquiteturas de Big Data e Big Analytics

 8

 22

Fundamentos de Big Data e Big Analytics. Ecossistema de Big Data. Arquitetura e Soluções Comerciais Hadoop. Introdução ao Spark. Bancos de dados NoSQL. Como as empresas estão utilizando Big Data.
Modelo de Análise Exploratória de Dados

 15

 15

Métodos estatísticos para análise exploratória, gráficos analíticos e o sistema de plotagem em linguagem apropriada (R, Python, Matlab, Octave). Conceituação de análise de agrupamento (conceitos e definições básicas, motivação, aplicações). Representação de dados (tipos de dados, normalizações, medidas de similaridade e dissimilaridade). Métodos de agrupamento (hierárquico, particionais, por densidade). Avaliação de agrupamentos. Redução de dimensionalidade. Estudos de caso.
Práticas e Processos de Mineração de dados

 8

 22

O processo de data mining. Mineração de padrões: regras de Associação. Mineração de dados temporais: sequências, classificação, clustering. Estudo de casos.
Modelagem e Arquitetura de Data Warehouse

 12

 18

Data warehouse: conceitos e arquiteturas. Representação e manipulação de dados multidimensionais. Metodologia e práticas de modelagem de data warehouse. Conceitos e ferramentas de Integração de dados e processos, OLAP e dashboards.
Aplicações Emergentes de Inteligência de Negócios – Análise de Sentimentos

 8

 22

Técnicas para inferir sentimentos baseadas em dicionários léxicos. Aprendizado de máquina supervisionado e não supervisionado. Processamento de linguagem natural
Aplicações de BI – Adoção de Linguagem Natural

 15

 15

Análise léxica. Análise sintática. Análise semântica de linguagem natural. 
Arquitetura e Projetos  de Cloud Computing

 4

 11

 Fundamentos e modelos de arquitetura de computação em nuvem (cloud computing). Tipificação de serviços e soluções de cloud computing. Projetos de migração e implantação de cloud computing: aspectos de funcionalidade, desempenho e segurança. Soluções para negócios de pequeno e médio porte.
Engenharia e Ciência Centrada em Dados

 15

 15

Domínios de arquitetura: negócio, social, comportamental, processos, serviços, aplicação, dados, informação e técnica. Design de sistemas de BI centrado na modelagem de arquiteturas. Da estruturação de problemas a viabilização de sistemas de BI. 
Projeto de Sistemas e Soluções de BI

 0

 15

Casos de negócio e modelagem de requisitos para implementação de projetos de Business Intelligence (BI). Requisitos de negócio, de aplicação e de infraestrutura. BIaaS – BI como serviço. Self-service BI. BI mobile. Modelagem de Arquiteturas de Sistemas de BI. Proposta metodológica para projetos de BI. Desenvolvimento de projetos de sistema de apoio à decisão centrado em BI e Big Data.

 

 

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