Mestrado em Ciência de Dados Aplicada à Inteligência de Negócios

Apresentação do Programa

Atualmente, a Ciência de Dados é o motor que gera conhecimento com valor útil para empresas baseadas na economia digital, ampliando, cada vez mais, sua relevância também para empresas e organizações inseridas na economia tradicional.

O Mestrado em Ciência de Dados aplicada à Inteligência de Negócios oferece uma formação integral para que os profissionais liderem a mudança em suas organizações no aproveitamento inteligente dos dados para a tomada de decisões, por meio de um programa acadêmico sólido e competitivo, respaldado pela experiência formativa e trajetória acadêmica de profissionais em Ciência de Dados e Inteligência de Negócios, em um contexto internacional.

Desse modo, os egressos serão profissionais altamente qualificados para criarem soluções inovadoras no campo da Ciência de Dados e da Inteligência de Negócios, com um profundo conhecimento das implicações destes em todos os âmbitos e da forma como contribuem para o crescimento de empresas bem-sucedidas, além de serem capazes de difundir o conhecimento sobre este campo em diversos contextos, tanto empresariais quanto acadêmicos.

Os profissionais, ao concluírem este programa, serão competentes para:

Planejar e administrar projetos de Ciência de Dados com uma visão estratégica.
Aplicar metodologias e boas práticas para o desenvolvimento de projetos de Ciência de Dados.
Identificar tecnologias e ferramentas informáticas para o desenvolvimento de projetos de Ciência de Dados.
Organizar e gerenciar equipes que trabalham em projetos de Ciência de Dados.
Apoiar processos de tomada de decisão em uma empresa ou organização, a partir da análise e visualização de dados.
Desenvolver soluções (produtos e serviços) baseados na exploração e análise de fontes de dados.
Integrar a Ciência de Dados aos processos de negócios da empresa.

A quem é dirigido

O programa de Mestrado em Ciência de Dados Aplicada à Inteligência de Negócios é destinado a profissionais de diversos campos: empresas, engenharias, tecnologia da informação; interessados em aprofundar seus conhecimentos em temas relacionados à Ciência de Dados e à Inteligência de negócios como elementos estratégicos para a geração de conhecimento e valor prático para as empresas e organizações, que desejem uma formação avançada de caráter técnico e tecnológico nesses âmbitos, com enfoque aplicado.

O ingresso no programa exige que o candidato tenha um título universitário ou equivalente.

Titulação

A conclusão bem-sucedida do Programa permitirá obter o título de Mestrado em Ciência de Dados Aplicada à Inteligência de Negócios, emitido pela Universidade em que o aluno se matriculou.

Estrutura do Programa

A estrutura de créditos do programa de Mestrado em Ciência de Dados Aplicada à Inteligência de Negócios é apresentada na tabela a seguir. Cabe destacar que a duração é meramente orientativa, uma vez que a metodologia adotada integra os conhecimentos e habilidades a serem adquiridos em cada parte, por meio de exercícios integradores de aquisição de conhecimento e de interiorização de práticas projetuais:

Módulos	CRÉDITOS^a
Módulo 1. Direção, Planejamento, Gestão, Reengenharia	14
Módulo 2. Gestão do Conhecimento	10
Módulo 3. Tecnologias e Big Data	15
Módulo 4. Ciência de Dados	15
Módulo 5. Integração de Sistemas e Comércio Eletrônico	15
Módulo 6. Projeto Final	21
TOTAL	90

a. A equivalência em créditos pode variar de acordo com a universidade em que você se matriculou. Um (1) crédito ECTS (European Credit Transfer System) equivale a 10 + 15 horas. Se o aluno cursar o Programa matriculado em uma universidade que não pertença ao Espaço Europeu de Ensino Superior (EEES), a relação entre créditos e horas pode variar.

Duração

O Mestrado em Ciência de Dados Aplicada à Inteligência de Negócios possui 90 créditos.

A duração do Mestrado em Ciência de Dados Aplicada à Inteligência de Negócios varia de 12 a 24 meses, em função da dedicação do estudante. Nesse período, o aluno deve ter sido aprovado em todas as atividades avaliadas e no Projeto Final.

Objetivos

O objetivo geral do programa é formar profissionais altamente qualificados para desenvolver e executar projetos em ciência de dados e inteligência de negócios.

Os objetivos específicos se orientam para que os estudantes sejam capazes de:

Analisar problemas, identificar e definir as tecnologias e os requisitos para gerar uma solução de ciência de dados.
Projetar e implementar soluções de ciência de dados para a tomada de decisões e o desenvolvimento de novos produtos e serviços com base em inteligência de negócios.
Organizar equipes para o desenvolvimento de projetos de ciência de dados.
Aplicar metodologias e boas práticas para a gestão e desenvolvimento de um projeto de ciência de dados.
Planejar e dirigir projetos com uma visão estratégica.
Adquirir responsabilidade profissional, ética, legal e social.
Valorizar a necessidade e adquirir o compromisso com o desenvolvimento profissional contínuo.

Saídas Profissionais

Em função dos interesses profissionais dos egressos, ao concluírem satisfatoriamente seus estudos, podem:

Realizar trabalhos de consultoria em ciência de dados e inteligência de negócios.
Liderar e gerenciar projetos de ciência de dados e Inteligência de Negócios.
Participar como cientista de dados ou especialista em inteligência de negócios. em diferentes organizações e empresas.
Empreender na formação de empresas baseadas na exploração de dados para gerar conhecimento e novos produtos ou serviços.
Ingressar na academia realizando atividades de pesquisa e docência universitária.

Plano de estudos

O plano de estudos do Mestrado em Ciência de Dados Aplicada à Inteligência de Negócios se estrutura em seis módulos, constituídos por disciplinas. A seguir, apresentam-se as disciplinas de cada um dos módulos.

MÓDULO 1: DIREÇÃO, PLANEJAMENTO, GESTÃO, REENGENHARIA

O primeiro módulo apresenta os conhecimentos gerais sobre direção, planejamento, gestão e reengenharia de projetos de Tecnologia da Informação, assim como para a liderança de equipes de trabalho.

MÓDULO 1: DIREÇÃO, PLANEJAMENTO, GESTÃO, REENGENHARIA
#	DISCIPLINAS	HORAS
1	Reengenharia, estratégia e direção de sistemas e TI	40
2	Direção e gestão de projetos TI	60
3	Técnicas de direção de equipes de trabalh	30
TOTAL		130

MÓDULO 2: GESTÃO DO CONHECIMENTO

No segundo módulo, aprofunda-se o tema da gestão do conhecimento nas organizações e como este permite o desenvolvimento da inteligência de negócios como parte dos processos de negócios e da tomada de decisões.

MÓDULO 2: GESTÃO DO CONHECIMENTO
#	DISCIPLINAS	HORAS
1	Business intelligence e gestão documental	60
2	Gestão do conhecimento e aprendizagem organizaciona	50
TOTAL		110

MÓDULO 3: TECNOLOGIAS E BIG DATA

O terceiro módulo apresenta o estado atual das tecnologias e técnicas utilizadas em Big Data, além de introduzir tecnologias disruptivas, como Inteligência Artificial e Blockchain, que fazem parte de produtos e serviços baseados na economia digital.

MÓDULO 3: TECNOLOGIAS E BIG DATA
#	DISCIPLINAS	HORAS
1	Tecnologias big dat	50
2	Tecnologia e prática de big data	50
3	Tecnologias exponenciais	50
TOTAL		150

MÓDULO 4: CIÊNCIA DE DADOS

O quarto módulo desenvolve os temas centrais do programa, aprofunda as técnicas de exploração e análise de dados, metodologias específicas para o desenvolvimento de projetos de ciência de dados e, por fim, técnicas de visualização para contar a história dos dados que apoiam a tomada de decisões nas organizações.

MÓDULO 4: CIÊNCIA DE DADOS
#	DISCIPLINAS	HORAS
1	Exploração e Análise de Dados	50
2	Metodologia para Projetos de Ciência de Dados.	50
3	Visualização de Dados para Tomada de Decisões	50
TOTAL		150

MÓDULO 5: INTEGRAÇÃO DE SISTEMAS E COMÉRCIO ELETRÔNICO.

O quinto módulo aprofunda sobre os diferentes sistemas que, integrados, geram dados de valor para extrair novo conhecimento para as organizações.

MÓDULO 5: INTEGRAÇÃO DE SISTEMAS E COMÉRCIO ELETRÔNICO.
#	DISCIPLINAS	HORAS
1	Integração dos sistemas de gestão empresarial	50
2	Marketing digital e e-commerce	40
3	Segurança eletrônica e legislação	60
TOTAL		150

MÓDULO 6: ESTUDO DE CASO E PROJETO FINAL

O sexto módulo se concentra no processo de aplicação do que foi aprendido nas disciplinas do programa por meio do desenvolvimento do estudo e resolução de casos e do Trabalho Final de Mestrado.

MÓDULO 6: ESTUDO DE CASO E PROJETO FINAL
#	DISCIPLINAS	HORAS
1	Estudo e resolução de casos	150
2	Projeto Final	150
TOTAL		300

Descrições dos Cursos

MÓDULO 1: DIREÇÃO, PLANEJAMENTO, GESTÃO, REENGENHARIA

REENGENHARIA, ESTRATÉGIA E DIREÇÃO DE SISTEMAS E TIC
Esta disciplina oferece uma visão abrangente dos sistemas de informação e sua função nas organizações, apresenta os processos de reengenharia para integrar ou aprimorar os sistemas de informação e seu impacto na organização e em seus recursos humanos. Entre seus temas principais, destacam-se:

SISTEMAS DE INFORMAÇÃO
CONFORMAÇÃO DE UM SISTEMA DE INFORMAÇÃO
CONTEXTUALIZAÇÃO: O PAPEL DO SI NAS ORGANIZAÇÕES
FERRAMENTAS DE ANÁLISE
MATURIDADE TECNOLÓGICA DA ORGANIZAÇÃO
MATRIZ DE BENEFÍCIOS E DE CUSTOS DA MUDANÇA
AVALIAÇÃO DE INVESTIMENTOS
GESTÃO FUNCIONAL DOS SISTEMAS DE INFORMAÇÃO
EFEITO NA ÁREA DE RH
REENGENHARIA: REPROJEÇÃO DE PROJETOS DE NEGÓCIO
GESTÃO E REENGENHARIA
REENGENHARIA APLICADA AOS RECURSOS HUMANOS
DIREÇÃO E GESTÃO DE PROJETOS TIC
A disciplina apresenta as bases de um projeto tecnológico, como gerenciá-lo, os modelos de maturidade e critérios de qualidade; tudo isso a partir das facetas da engenharia de software e gestão de projetos. Entre seus temas, destacam-se:

TEORIA DO PROJETO TECNOLÓGICO
GESTÃO INTEGRADA DE PROJETOS
MODELOS DE MATURIDADE DE PROJETOS
FERRAMENTAS E NORMAS DE QUALIDADE
ENGENHARIA DE SOFTWARE E GESTÃO DE PROJETOS
EXEMPLOS DE PROJETO TECNOLÓGICO E-BUSINESS
FERRAMENTAS E TÉCNICAS DE GESTÃO DE PROJETOS
PMBOK, MODELOS DE DESENVOLVIMENTO
MÉTODOS ÁGEIS NA GESTÃO DE PROJETOS
TÉCNICAS DE DIREÇÃO DE EQUIPES DE TRABALHO
Esta disciplina oferece uma visão geral das equipes de trabalho, as habilidades diretivas para sua gestão, ferramentas para a gestão das equipes e o processo de tomada de decisões em equipe. Entre seus temas, destacam-se:

AS EQUIPES DE TRABALHO
HABILIDADES DE GESTÃO PARA TRABALHO EM EQUIPE
FERRAMENTAS PARA A GESTÃO DE EQUIPES DE TRABALHO
TOMADA DE DECISÕES EM EQUIPE

MÓDULO 2: GESTÃO DO CONHECIMENTO

BUSINESS INTELLIGENCE E GESTÃO DOCUMENTAL
A disciplina desenvolve os principais temas da inteligência de negócios (BI), quais são suas características, seu impacto nas organizações e custo-benefício, seus componentes: armazenamento de informações, gestão documental, mineração de dados. Entre seus temas, destacam-se:

BUSINESS INTELLIGENCE E SISTEMAS DE INFORMAÇÃO
FATORES DE MUDANÇA: A INFORMAÇÃO, A EMPRESA E SEU MERCADO
EVOLUÇÃO DOS SISTEMAS DE INFORMAÇÃO
IMPACTO DOS SISTEMAS BI NA ORGANIZAÇÃO
CUSTOS E BENEFÍCIOS DA IMPLEMENTAÇÃO
ARMAZENAMENTO DE INFORMAÇÕES
ALINHAMENTO DA TECNOLOGIA COM OBJETOS DE NEGÓCIOS
DATAWAREHOUSE: DEFINIÇÃO E CARACTERÍSTICAS
FERRAMENTAS DE VERIFICAÇÃO E TÉCNICAS DE DESCOBERTA DE INFORMAÇÃO
ACESSO E RECUPERAÇÃO DE INFORMAÇÃO TEXTUAL E GESTÃO DOCUMENTAL
MINERAÇÃO DE DADOS E ORGANIZAÇÕES
GESTÃO DO CONHECIMENTO E APRENDIZAGEM ORGANIZACIONAL
O objetivo desta disciplina é desenvolver uma visão abrangente da gestão do conhecimento em uma organização: como o conhecimento e o capital intelectual são medidos, o uso de TIC e a implementação de sistemas de gestão do conhecimento e o processo de aprendizagem organizacional. Entre seus temas, destacam-se:

DIMENSÃO ORGANIZACIONAL DO CONHECIMENTO
MEDIÇÃO DO CONHECIMENTO
MEDIÇÃO DO CAPITAL INTELECTUAL
CONTRIBUIÇÃO DA INFORMAÇÃO E DO CONHECIMENTO PARA A DIREÇÃO EMPRESARIAL
UTILIZAÇÃO DE TIC NA GESTÃO DO CONHECIMENTO
IMPLEMENTAÇÃO DOS SISTEMAS DE GESTÃO DO CONHECIMENTO
TECNOLOGIAS E SISTEMAS DE AUTOMAÇÃO NA GESTÃO DO CONHECIMENTO
APRENDIZAGEM ORGANIZACIONAL
PROCESSOS DE MATURIDADE
RUMO A NOVOS PARADIGMAS NO ENSINO E NA PESQUISA: E-LEARNING

MÓDULO 3: TECNOLOGIAS E BIG DATA

TECNOLOGIAS BIG DATA
A disciplina permite obter conhecimentos integrais sobre as tecnologias de Big Data, seu papel na ciência de dados e na inteligência de negócios (Business Intelligence), técnicas de processamento e análise de dados que aplicam a estatística, machine learning e deep learning; linguagens de programação e técnicas de gráficos de dados. Entre seus temas, destacam-se:

INTRODUÇÃO À CIÊNCIA DE DADOS
INFERÊNCIA ESTATÍSTICA E ALGORITMOS ESTATÍSTICOS
BUSINESS INTELLIGENCE
FUTURO DO BIG DATA: DIMENSÕES ÉTICAS E LEGAIS
MACHINE LEARNING
DEEP LEARNING
LINGUAGEM DE PROGRAMAÇÃO SPARK, PYTHON E R
TÉCNICAS GRÁFICAS DE INTERPRETAÇÃO DE DADOS
TÉCNICA E PRÁTICA DE BIG DATA
A disciplina se aprofunda nas técnicas estatísticas e algorítmicas e sua aplicação ao processamento e análise de grandes quantidades de dados, bem como o armazenamento e o processamento em massa de grandes quantidades de dados. Entre seus temas, destacam-se:

INTRODUÇÃO
TÉCNICAS ESTATÍSTICAS
TÉCNICAS ALGORÍTMICAS
ARMAZENAMENTO ESCALÁVEL
PROCESSAMENTO ESCALONÁVEL
TECNOLOGIAS EXPONENCIAIS
A disciplina apresenta um panorama geral sobre tecnologias que potencializam o ecossistema com base na exploração e análise de dados para gerar novos conhecimentos acionáveis para as organizações. Entre seus temas, destacam-se:

INTRODUÇÃO ÀS TECNOLOGIAS EXPONENCIAIS
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
REALIDADE ESTENDIDA (XR)
CIBERSEGURIDAD
BLOCKCHAIN

MÓDULO 4: CIÊNCIA DE DADOS

EXPLORAÇÃO E ANÁLISE DE DADOS
Esta disciplina apresenta os diferentes elementos que compõem o processo de exploração e análise de dados em um projeto de ciência de dados, aspectos como exploração preliminar de dados, as técnicas gráficas e estatísticas assim como ferramentas de software que são utilizadas, a mineração de dados e seus principais elementos, a análise de Big Data e suas aplicações, bem como modelos e ferramentas de software. Entre seus temas, destacam-se:

EXPLORAÇÃO PRELIMINAR DOS DADOS (EPD)
TÉCNICAS E FERRAMENTAS PARA EPD
MINERAÇÃO DE DADOS
ANÁLISE DE BIG DATA E SUAS APLICAÇÕES
METODOLOGIA PARA PROJETOS DE CIÊNCIA DE DADOS
A disciplina apresenta as principais metodologias aplicadas em projetos de ciência de dados e desenvolve as etapas de um projeto desta natureza, bem como as funções e habilidades necessárias da equipe do projeto e, por fim, os tipos de resultados esperados em um projeto de ciência de dados. Entre seus temas, destacam-se:

INTRODUÇÃO A UM PROJETO DE CIÊNCIA DE DADOS
AS ETAPAS DE UM PROJETO DE CIÊNCIA DE DADOS
FUNÇÕES E HABILIDADES NECESSÁRIAS PARA UMA EQUIPE DE CIÊNCIA DE DADOS
METODOLOGIAS PARA O DESENVOLVIMENTO DE PROJETOS DE CIÊNCIA DE DADOS: KDD, CRISP-DM, TEAM DATA SCIENCE PROCESS
OS RESULTADOS (PRODUTOS) DE UM PROJETO DE CIÊNCIA DE DADOS
VISUALIZAÇÃO DE DADOS PARA TOMADA DE DECISÕES
Esta disciplina apresenta um panorama da visualização de dados para a tomada de decisões, processos de preparação de dados e técnicas de visualização, ferramentas de software, aspectos do design de relatórios e dashboards e comunicação da informação. Entre seus temas, destacam-se:

INTRODUÇÃO À VISUALIZAÇÃO DE DADOS E À TOMADA DE DECISÕES
PREPARAÇÃO DE DADOS E SELEÇÃO DE TÉCNICAS DE VISUALIZAÇÃO
FERRAMENTAS DE SOFTWARE PARA VISUALIZAÇÃO DE DADOS
A IMPORTÂNCIA DO DESIGN DE RELATÓRIOS E DASHBOARDS
A COMUNICAÇÃO DA MENSAGEM: CONTANDO UMA HISTÓRIA COM OS DADOS

MÓDULO 5: INTEGRAÇÃO DE SISTEMAS E COMÉRCIO ELETRÔNICO

INTEGRAÇÃO DOS SISTEMAS DE GESTÃO EMPRESARIAL
A disciplina apresenta um panorama da integração dos sistemas informáticos para auxiliar os processos de gestão e de negócios das empresas, além de se aprofundar em diferentes sistemas informáticos, como os ERPs, CRMs, entre outros, que são fontes de dados para processos de análise de dados e inteligência de negócios. Entre seus temas, destacam-se:

VISÃO ORGANIZACIONAL DA INTEGRAÇÃO: FORNECIMENTOS, CLIENTES E SISTEMAS
NOVOS MODELOS DE GESTÃO EMPRESARIAL
VISÃO TECNOLÓGICA DA INTEGRAÇÃO: ASPECTOS CONCEITUAIS DA INTEGRAÇÃO E-BUSINESS
SISTEMAS DE PLANEJAMENTO EMPRESARIAL (ERP)
TECNOLOGIAS DE GESTÃO DE RECURSOS HUMANOS
SISTEMAS DE GESTÃO DAS RELAÇÕES DE FORNECEDORES (SCM)
GESTÃO DAS RELAÇÕES COM O CLIENTE (CRM)
NOVAS TENDÊNCIAS NA CONTRATAÇÃO EMPRESARIAL DE BENS E SERVIÇOS TECNOLÓGICOS
MARKETING DIGITAL E E-COMMERCE
Esta disciplina explora os diferentes componentes do e-commerce, seus modelos de negócios, segurança, processos transacionais, arquiteturas, aspectos de marketing digital e monetização em redes sociais. O e-commerce é um dos grandes consumidores da análise de dados. Entre seus temas, destacam-se:

ASPECTOS CONCEITUAIS DO E-COMMERCE MODELOS DE NEGÓCIOS NA INTERNET
PROTOCOLOS DE SEGURANÇA NO COMÉRCIO ELETRÔNICO
ORGANIZAÇÕES DE CERTIFICAÇÃO ELETRÔNICA
PROTOCOLOS DE SEGURANÇA E PLATAFORMAS DE PAGAMENTO ELETRÔNICO
O COMÉRCIO ELETRÔNICO DAS ADMINISTRAÇÕES
ASPECTOS DE SEGURANÇA DO E-COMMERCE
ARQUITETURA PARA E-COMMERCE
GESTÃO DE COMUNIDADES
ESTRATÉGIAS EM REDE
MARKETING ONLINE
MÉTRICAS
MONETIZANDO AS MÍDIAS SOCIAIS
SEGURANÇA ELETRÔNICA E LEGISLAÇÃO
Essa disciplina desenvolve as diferentes facetas da segurança das informações e da privacidade dos dados, aspectos como: auditoria de sistemas, segurança de negócios eletrônicos, criptografia de dados, certificados e padrões de segurança, proteção e privacidade de dados, gerenciamento de riscos. Entre seus temas, destacam-se:

SEGURANÇA DA INFORMAÇÃO E DESENVOLVIMENTO ECONÔMICO
AUDITORIA DOS SISTEMAS DE INFORMAÇÃO
SEGURANÇA, CONFIANÇA E NEGÓCIOS ELETRÔNICOS
MECANISMOS DE CRIPTOGRAFIA E NEGÓCIOS ELETRÔNICOS
AVALIAÇÃO E CERTIFICAÇÃO DE SEGURANÇA DAS TIs
PADRÕES DE SEGURANÇA
PROTEÇÃO DE DADOS E DELITOS INFORMÁTICOS
PRIVACIDADE E PROTEÇÃO DE INFORMAÇÕES
GESTÃO DE RISCOS
USO DAS TECNOLOGIAS E SUA RELAÇÃO COM OS RECURSOS HUMANOS DA EMPRESA

MÓDULO 6: ESTUDO DE CASO E PROJETO FINAL

ESTUDO E RESOLUÇÃO DE CASOS
O Estudo e Resolução de Caso (ERC) é um trabalho de pesquisa cujo objetivo é colocar o estudante em contato com a pesquisa do tema que deseja desenvolver em seu Projeto Final de Mestrado. A abordagem do tema deve demonstrar domínio ao relacionar tecnologia e negócios dentro da estrutura dos objetivos do programa de estudos e do Projeto Final de Mestrado. Espera-se que o ERC seja o estudo mais avançado do Projeto Final do Mestrado.
PROJETO FINAL
O Projeto Final do Mestrado consiste na elaboração, por parte do aluno, de um trabalho de pesquisa no âmbito do mestrado, que demonstra a integração do conhecimento e das habilidades adquiridas ao longo do plano de estudos. Entre as possíveis linhas de pesquisa a serem escolhidas, podemos mencionar:

INTEGRAÇÃO DA INTELIGÊNCIA DE NEGÓCIOS NA EMPRESA ESTUDO DE UM CASO
AVALIAÇÃO DE METODOLOGIA PARA PROJETOS DE CIÊNCIA DE DADOS
PROJETO E IMPLEMENTAÇÃO DE FLUXOS DE ANÁLISE DE DADOS COMO PARTE DOS PROCESSOS DE NEGÓCIOS.
PROPOSTA DE MELHORIA ORGANIZACIONAL EM EQUIPES DE TRABALHO PARA CIÊNCIA DE DADOS
AVALIAÇÃO DE FERRAMENTAS DE VISUALIZAÇÃO PARA PROCESSOS DE TOMADA DE DECISÃO

Nota: O conteúdo do programa acadêmico pode estar sujeito a pequenas modificações, dependendo de atualizações ou melhorias.

Direção

Direção Acadêmica

Dr. Ernesto Bautista Thompson. Doutor em Ciência da Computação pelo Centro de Investigación en Computación del Instituto Politécnico Nacional, México. Mestre em Ciência e Engenharia de Materiais pela Universidad Nacional Autónoma de México. Graduado em Física pela Universidad Nacional Autónoma de México. Experiência em projetos de consultoria em ciência de dados e desenvolvimento de software no setor petroleira (PEMEX E&P) e em inteligência de negócios em empresas dos setores de comércio, manufatura e alimentos. Trajetória acadêmica como pesquisador na área de análise e modelagem de séries temporais, ciência de dados e visualização de informações. Trajetória docente em programas de graduação e pós-graduação presenciais e on-line em diferentes universidades do México: Universidad Autónoma del Carmen, UVM, UTEL; atualmente é professor em tempo integral na Universidad Internacional Iberoamericana do México. Coordenador Acadêmico do Programa de Mestrado em Ciência de Dados Aplicada à Inteligência de Negócios.

Professores e Autores

Dr. Carlos Eduardo Uc Ríos. Doutor em Engenharia Elétrica com especialização em telecomunicações pelo Centro de Investigación y Estudios Avanzados del Instituto Politécnico Nacional (CINVESTAV-IPN), campus do México. Engenheiro em Comunicações e Eletrônica pela Universidad Autónoma de Campeche. Mestre em Ciências com especialização em telecomunicações pelo Centro de Investigación y Estudios Avanzados do Instituto Politécnico Nacional (CINVESTAV-IPN), campus do México. Foi Professor-Pesquisador na Facultad de Ingeniería de la Universidad Autónoma del Carmen. Atualmente é Professor-Pesquisador da Facultad de Ingeniería de la Universidad Autónoma de Campeche e Professor-Pesquisador da Universidad Internacional Iberoamericana, na sede em Campeche, México. Possui certificação como Técnico em Direção de Projetos Nível D pelo Organismo Certificador International Project Management Association (IPMA), Argentina. Experiência em planejamento de redes celulares de 4ª e 5ª geração, análise de cobertura, análise de capacidade, principalmente na parte sem fio (RF). Participação de destaque em workshops, seminários e congressos. Autor e coautor de várias publicações científicas.
Dr. Jon Arambarri Basañez. Doutor em Engenharia e Tecnologia pela Universidad Politécnica Cataluña UPC - Universidad de Córdoba. MBA pelo Instituto de Economía Aplicada de UPV-EHU. Engenheiro Sênior em Telecomunicações da Escuela de Ingeniería de Bilbao. Professor credenciado pela Agencia Nacional de Evaluación de la Calidad y Acreditación (ANECA). Atualmente é gestor de projetos na https://www.estia.fr/ orientado à geração de novos produtos para atender às necessidades estratégicas em Aquitânia (França) - Euskadi em Tecnologias para eHealth, Industry4.0 y Energía. Concilia sua atividade profissional com funções de consultor independente e professor. Possui mais de 20 anos de experiência em desenvolvimento de negócios tecnológicos e gestão da inovação no âmbito público-privado internacional. Seus interesses de pesquisa combinam infraestruturas de telecomunicações (redes de telecomunicações, multimídia e Internet das Coisas - IoT) com a transformação digital (inteligência artificial e sistemas preditivos, Cibersegurança) da rede empresarial, principalmente nas áreas de eSalud, industria4.0 e Energia É autor de numerosas publicações científicas e palestrante ativo sobre a gestão de negócios inovadores.
Dra. Mariacarla Martí González. Doutorada em Educação pela Universidad de Zaragoza. Graduada em Psicologia pela Universidad de La Habana. Mestra em Educação Artística pela Universidad de las Artes, Cuba. Formada em Psicologia e Pedagogia das Artes. Foi professora de Psicologia na Universidad de las Artes e pesquisadora convidada na Universidad de Zaragoza. Professora na Universidad Europea del Atlántico e membro da equipe de Assessoria Psicopedagogia da universidade.
Dr. Roberto Fabiano Fernandes. Doutor em Engenharia e Gestão do Conhecimento pela Universidade Federal de Santa Catarina. Mestre em Ciência da Computação pela Fundação Universidade Regional de Blumenau. Formado em Ciência da Computação pela Fundação Universidade Regional de Blumenau. Possui experiência nas áreas de engenharia, produção, com ênfase em gestão de inovação. Trabalhou especialmente nos seguintes temas: inovação, gestão de projetos, identificação de oportunidades, design e gestão de conhecimento.
Dr. Fermín Ferriol Sánchez. Doutor em Ciências da Educação com especialização em Gestão Universitária pela Universidad de La Habana. Mestre em Administração. Professor do Ensino Secundário. Graduado em Economia Política. Consultor em direção, gestão e planejamento estratégico em diversas empresas, coordenador de grupos acadêmicos na área da educação; publicou diversos artigos científicos relacionados ao desenvolvimento de negócios.
Dr. Emmanuel Soriano Flores. Doutor em Ciências em Educação Superior pela Universidad Autónoma Chapingo, México. Mestre em Inovação Educacional pela Universidad Pedro de Gante; mestre em Negócios Internacionais e graduado em Administração pela Universidad Nacional Autónoma de México (titulado com Menção Honrosa), pós-graduado em Gestão Financeira e Contabilidade pela Escuela de Negocios Europea de Barcelona. Mestre em Comunicação Empresarial e Corporativa pela Universidad Isabel I, Espanha. Professor de graduação e mestrado em diversas universidades do México nas áreas de recursos humanos, direção e planejamento estratégico, criação de empresas, teoria administrativa e imagem pública. Experiência on-line como professor -e na elaboração de conteúdos- na Universidad del Valle de México, Universidad la Salle e Fundação Universitária Iberoamericana. Professor e pesquisador convidado da Universidad de Barcelona. Autor e coautor de várias publicações científicas. Palestrante em congressos internacionais.
Dr. Jorge Crespo Álvarez. Doutor em Engenharia pela Universidad de Cantabria. Engenheiro civil pela Universidad Tecnológica de La Habana José Antonio Echeverría, Cuba. Especialista em modelagem e simulação computacional. Sua trajetória profissional está vinculada à docência, pesquisa, consultoria e engenharia, tanto no setor público quanto no privado, nas áreas de matemática, estatística, engenharia de materiais e energias renováveis. Possui experiência na coordenação de equipes e na gestão e execução de projetos de pesquisa, além de ampla atuação como docente, tanto de forma presencial quanto em ambientes virtuais de aprendizagem. Criou ou colaborou na criação de materiais didáticos para diferentes disciplinas, e participou de inúmeros seminários, workshops e congressos. Também está listado como autor ou coautor de várias publicações de caráter científico.
Dr. Ernesto Bautista Thompson. Doutor em Ciência da Computação pelo Centro de Investigación en Computación del Instituto Politécnico Nacional, México. Mestrado em Ciência e Engenharia de Materiais pela Universidad Nacional Autónoma de México. Graduado em Física pela Universidad Nacional Autónoma de México. Experiência em projetos de consultoria em ciência de dados e desenvolvimento de software no setor petroleira (PEMEX E&P) e em inteligência de negócios em empresas dos setores de comércio, manufatura e alimentos. Trajetória acadêmica como pesquisador na área de análise e modelagem de séries temporais, Ciência de Dados e visualização de informações. Trajetória docente em programas de graduação e pós-graduação presenciais e on-line em diferentes universidades do México: Universidad Autónoma del Carmen, UVM, UTEL; atualmente é professor em tempo integral na Universidad Internacional Iberoamericana do México. Coordenador Acadêmico do Programa de Mestrado em Ciência de Dados Aplicada à Inteligência de Negócios.
Dr. Jorge Manjarrez. Doutor em Ciência da Computação pela Universidade de Nantes, França, trabalhando na otimização do processamento de consultas em bancos de dados paralelos na equipe ATLAS-INRIA. Senior Member da ACM. Professor-Pesquisador PRODEP. Possui cerca de 40 publicações em periódicos, capítulos de livros e conferências. Também orientou teses de pós-graduação e engenharia, assim como projetos de pesquisa com financiamento público e privado. Suas áreas de interesse são Scalable Machine Learning, Scalable Data Management e programação paralela e concorrente.
Dra. Isabel de la Torre. Doutora pela Universidad de Valladolid (UVA) e engenheira de telecomunicações pela mesma universidade. Professora Titular do Departamento de Teoria dos Sinais, Comunicações e Engenharia Telemática da Universidad de Valladolid. Coordenadora do Grupo de Telemedicina e eSalud da UVA. Autora de mais de 200 artigos em revistas indexadas, congressos internacionais, capítulos de livros e livros internacionais. Participante em mais de 30 projetos de pesquisa e contratos de pesquisa com empresas. Revisora de renomadas revistas internacionais na área da telemedicina e eSalud. Docente desde 2004 e especialista em TICs aplicadas à saúde e à assistência sanitária. Lecionou em mais de 14 disciplinas de graduação e pós-graduação. Professora convidada em outras universidades espanholas, como a UCAM, e estrangeiras, como a Universidade da Beira Interior, em Portugal, e a Universidade de Nantes, na França.
Dr. Carlos de Castro. Doutor em Ciências pela Universidad de Córdoba (UCO) e Catedrático EUA de Engenharia de Sistemas do Departamento de Informática da UCO. Professor Colaborador Honorário da Universidad Internacional de Andalucía (UNIA), Pesquisador Sênior do Prometeo na Universidad Técnica Superior de Loja en Ecuador (UTPL), especialista em Conteúdos Digitais Interativos, Sistemas Transmídia, Interação Humano-Computador, Usabilidade e Acessibilidade na Web, Sistemas Interativos, Cloud Computing, Internet das Coisas, plataformas IPTV3D inteligentes, inclusivas e interativas, plataformas t-Learning adaptativas, sistemas inteligentes, serious-games, gamificação, Cidades Inteligentes, inovação social, mentoria e aceleração de startups e empreendedorismo tecnológico. Diretor do grupo de pesquisa TIC 183 EATCO e diretor do Centro Tecnológico Industrial (CTI) da Universidad de Córdoba. Diretor do Centro de Experimentação e Produção de Conteúdo Digital da UCO, Red.es e CRUE (CITEC). Diretor do Centro de Inovação Tecnológica em Empreendedorismo Colaborativo (CITEC AIE) da UNIASocio, fundador e presidente da Fundación Red Especial España (FREEDialog). Presidente e sócio fundador de 7 empresas de base tecnológica. Criador e membro da equipe de direção das Redes Ibero-Americanas: REDAUTI www.redauti.com, REDESPECIAL e REDEVA.