Também conhecida como análise aumentada (Augmented Analytics), a análise de dados inteligente usa a inteligência artificial (IA) e o aprendizado de máquina para aprimorar a intuição humana na análise de dados, desde a obtenção e preparação dos dados, até a estratégia de como o conhecimento é revelado.

A análise inteligente torna a análise de dados mais acessível para profissionais não técnicos, permitindo que façam perguntas e gerem insights, automaticamente, por meio de sofisticados recursos de Machine Learning (ML) e Natural Language Processing (NLP).

Profissionais capazes de analisar um ativo tão valioso como dados estão no foco dos setores público e privado. O programa deste curso enfatiza a Inteligência Artificial na análise de dados, combinando de maneira equilibrada, estatística, inteligência comercial com o aprendizado de máquina. O ANALITICA fornece conhecimento especializado em modernas metodologias e técnicas inteligentes e estatística de pesquisa e resolução de problemas no campo profissional e em assuntos associados à análise, inteligência de negócios e big data, com foco na tomada de decisão e previsão.

O curso visa dotar os profissionais de habilidades para estruturar projetos no campo da análise de dados, desde o estágio de planejamento até a comunicação de resultados estratégicos para a organização.  

Finanças

ANALITICA é de extrema importância para o setor financeiro. Os cientistas de dados estão em alta demanda em banco de investimento, gerenciamento de portfólio, planejamento financeiro, orçamento, previsão, etc.

Por exemplo: as empresas hoje em dia têm uma grande quantidade de dados financeiros. O uso de ferramentas inteligentes de business analytics pode ajudar a usar esses dados para determinar os preços dos produtos. Além disso, com base em informações históricas, os analistas de negócios podem estudar as tendências do desempenho de uma ação específica e aconselhar o cliente sobre a retenção ou venda.

Marketing

Estudar padrões de comportamento de compra do consumidor, analisar tendências, ajudar a identificar o público-alvo, empregar técnicas de publicidade que podem atrair os consumidores, prever requisitos de fornecimento etc.

Por exemplo: o intelligent business analytics permite avaliar a eficácia e o impacto de uma estratégia de marketing nos clientes. Os dados podem ser usados ??para criar clientes fiéis, dando a eles exatamente o que desejam, de acordo com suas especificações.

Recursos Humanos

Os profissionais de RH podem usar dados para encontrar informações sobre a formação educacional de candidatos com alto desempenho, taxa de atrito de funcionários, número de anos de serviço dos funcionários, idade, sexo etc. Essas informações podem desempenhar um papel central no processo de seleção de um candidato.

Por exemplo: o gerente de RH pode prever a taxa de retenção de funcionários com base nos dados fornecidos pelo intelligent business Analytics. Além disso, dinamiza o planejamento da força de trabalho, a gestão de RH alinhada à estratégia organizacional, otimiza a eficiência de gestão de RH e o controle e projeção de indicadores de RH.

Customer Relationship Management:

O intelligent business analytics ajuda a analisar os principais indicadores de desempenho, o que ajuda ainda mais na tomada de decisões e na elaboração de estratégias para aumentar o relacionamento com os consumidores. A demografia e os dados sobre outros fatores socioeconômicos, padrões de compra, estilo de vida, etc, são de primordial importância para o departamento de CRM.

Por exemplo: A empresa deseja melhorar seu serviço em um segmento geográfico específico. Com a análise de dados, é possível prever as preferências do cliente nesse segmento específico, o que, consequentemente, melhora o relacionamento com os clientes.

Fabricação

A análise inteligente de negócios pode ajudar no gerenciamento da cadeia de suprimentos, gerenciamento de inventário, medir o desempenho das metas, planos de mitigação de riscos, melhorar a eficiência com base nos dados do produto, etc.

As transações com cartão de crédito de um cliente podem determinar muitos fatores: saúde financeira, estilo de vida, preferências de compra, tendências comportamentais, etc.

Por exemplo: As empresas de cartão de crédito podem ajudar o setor de varejo localizando o público-alvo. De acordo com os relatórios de transações, as empresas de varejo podem prever as escolhas dos consumidores, seu padrão de gastos, preferência em relação à compra de produtos dos concorrentes, etc. Essas informações históricas e em tempo real as ajudam a direcionar suas estratégias de marketing de maneira que atinjam o dardo e atinge o público certo.

O objetivo do curso é o desenvolvimento de conhecimentos e habilidades para a solução de problemas organizacionais no campo profissional, relacionados ao gerenciamento estratégico de bancos de dados complexos (estruturados e não estruturados), modelagem, previsão e tomada de decisão no contexto da gestão organizacional, estratégia corporativa e decisões de negócios complexas, cuja solução requer o uso intensivo de técnicas e conhecimentos computacionais de várias disciplinas, como inteligência artificial, estatística computacional, pesquisa operacional, matemática aplicada, otimização, mineração de dados, aprendizado estatístico e aprendizado de máquina, entre outros, agregando valor aos dados para criar uma vantagem comercial. O programa também mostra e ensina a usar as principais ferramentas para visualização e tratamento de dados do mercado e algoritmos para tratamento de grandes massas de dados como processamento de linguagem natural.

O curso é destinado a profissionais que desejam participar dos processos de transformação digital em suas empresas, que exerçam ou pretendam exercer funções gerenciais e que, portanto, necessitam de tradução das informações e de visualização analítica para a tomada de decisão. 

Aulas ao vivo e vídeo-aulas, gravadas em estúdio, tudo disponível através da plataforma Google Education Suite para você rever quando quiser. Professores e monitores estão accessíveis, remotamente durante a semana, através da plataforma de ensino Google for Education, para ajudá-lo a cada passo. Periodicamente, o professor realiza videoconferências com os alunos (Talks) para discutir temas de interesse e tirar dúvidas.