Conheça as tecnologias que se conectam às competências desenvolvidas nos MBAs e nas Formações Executivas da ECATech USP.
Mais do que uma lista de plataformas, esta página mostra como diferentes tecnologias se relacionam a dados, Inteligência Artificial, marketing, projetos, produtos, automação e decisões profissionais.
Entenda o problema, avalie possibilidades e escolha tecnologias com mais critério e autonomia.
Explore os temas ao redorAo longo da página, cada formação mostra o que você pode aprender a fazer, onde essas competências podem ser aplicadas e quais tecnologias se relacionam a esse universo profissional.
Conceitos, métodos, linguagens e tecnologias relacionados às disciplinas, ementas e competências acadêmicas.
Ferramentas e plataformas atuais que podem apoiar aplicações das mesmas competências no mercado.
Cada formação conecta tecnologias a um conjunto diferente de problemas profissionais. Escolha uma modalidade e explore.
Para compreender onde a Inteligência Artificial pode gerar valor e como ela se conecta a processos e decisões de negócio.
Para transformar dados em evidências utilizando análise, estatística, programação e indicadores.
Para compreender consumidores, campanhas e desempenho utilizando dados, Analytics e Inteligência Artificial.
Para conectar Inteligência Artificial, dados, produtos, processos, inovação e estratégia organizacional.
Para aprofundar programação, estatística, modelagem, Business Intelligence e trabalho com dados.
Para planejar e conduzir projetos digitais utilizando gestão, agilidade, dados e foco na experiência do usuário.
Desenvolver uma visão prática sobre como a Inteligência Artificial pode apoiar análises, decisões, processos e soluções dentro das organizações, sem limitar o aprendizado a uma única plataforma.
A jornada parte dos fundamentos para compreender o que a Inteligência Artificial pode fazer, como sistemas aprendem a partir de dados e onde essas tecnologias podem gerar valor em situações reais de negócio.
Reconhecer problemas e oportunidades em que a tecnologia pode gerar valor.
Compreender padrões, classificações, previsões e recomendações.
Conhecer redes neurais e aprendizagem profunda.
Relacionar tecnologia, análise e contexto profissional.
Organizar informações para facilitar análise e comunicação.
Avaliar soluções a partir de problemas, objetivos e contexto.
A tecnologia ganha sentido quando se conecta a problemas, processos e decisões reais.
Abra cada tema para entender o conceito antes de chegar às ferramentas e plataformas relacionadas.
A ideia não é decorar nomes de tecnologias, mas compreender como elas se conectam e para quais tipos de problema podem ser utilizadas.
Fundamentos ajudam a reconhecer possibilidades, limitações e aplicações da Inteligência Artificial em problemas empresariais.
Machine Learning, ou aprendizado de máquina, permite compreender como sistemas utilizam dados para reconhecer padrões, classificar informações, prever resultados e apoiar recomendações.
Deep Learning, ou aprendizagem profunda, amplia o repertório sobre modelos mais avançados baseados em redes neurais.
Dados, indicadores, visualização e Business Intelligence ajudam a organizar informações e criar uma cultura mais orientada por evidências.
Em vez de apresentar apenas nomes de plataformas, organizamos o ecossistema pelo tipo de problema ou atividade que cada grupo pode apoiar. Selecione uma área para explorar.
Assistentes generativos podem apoiar pesquisa, análise de informações, organização de conhecimento e desenvolvimento inicial de hipóteses.
Plataformas de automação permitem estruturar fluxos em que diferentes sistemas trocam informações, executam ações e incorporam recursos de Inteligência Artificial.
Diferentes plataformas permitem estruturar assistentes, interfaces conversacionais e agentes capazes de executar etapas definidas em um processo.
Ferramentas de dados apoiam preparação, exploração, acompanhamento de indicadores e comunicação de resultados.
Plataformas de desenvolvimento e prototipação assistida podem acelerar experimentos e ajudar a visualizar soluções antes de investimentos maiores.
Recursos integrados a suítes de produtividade podem apoiar criação, síntese, organização, apresentações e colaboração.
O panorama abaixo amplia a visão sobre plataformas e tecnologias que podem se relacionar às mesmas competências. Ele deve ser interpretado junto ao aviso apresentado logo depois.
Pesquisa, criação, síntese e assistência.
Fluxos, integrações e processos.
Assistentes, fluxos e experiências conversacionais.
Indicadores, análise e visualização.
Experimentação de aplicações e produtos.
Conteúdo, conhecimento e colaboração.
Dados, estatística, programação e análise conectados para transformar informação em evidências que apoiem decisões.
Desenvolver a capacidade de organizar, analisar e interpretar dados para transformar informações em evidências que apoiem decisões profissionais.
A formação mostra como partir de um problema, preparar as informações, investigar padrões, construir indicadores e comunicar conclusões que façam sentido para quem precisa tomar uma decisão.
O caminho começa pela pergunta certa e avança até a análise, a visualização e a comunicação do que os dados revelam.
Definir o que precisa ser investigado antes de escolher a ferramenta.
Organizar dados para que possam ser comparados e analisados.
Utilizar programação para manipular, explorar e visualizar informações.
Aplicar estatística e Analytics para interpretar comportamentos e cenários.
Transformar resultados em visualizações que facilitem a compreensão.
Comunicar evidências e utilizá-las para apoiar recomendações.
A análise de dados pode apoiar profissionais de diferentes áreas, não apenas quem trabalha formalmente em uma equipe de dados.
A programação é utilizada para organizar, explorar, analisar e visualizar dados. A formação trabalha Python e bibliotecas importantes para análise.
A estatística ajuda a investigar diferenças, relações, incertezas e comportamentos presentes nas informações.
Python permite manipular conjuntos de dados, realizar análises exploratórias e construir visualizações.
Business Analytics permite olhar os dados por perspectivas descritivas, diagnósticas, preditivas e prescritivas.
Business Intelligence organiza informações para acompanhamento de desempenho e comunicação dos resultados.
O importante é compreender qual problema cada categoria pode ajudar a resolver.
Estruturação, limpeza e transformação antes da análise.
Ambientes para código, análise e experimentação.
Visualização, indicadores e comunicação analítica.
Hipóteses, interpretação, fórmulas, código e comunicação.
O universo profissional inclui soluções para preparar, programar, armazenar, analisar, visualizar e automatizar o trabalho com dados.
Desenvolver a capacidade de interpretar dados de marketing, compreender consumidores e campanhas e utilizar Inteligência Artificial para qualificar decisões.
A formação conecta dados, programação e Inteligência Artificial para ajudar o participante a entender comportamento, acompanhar desempenho e transformar métricas em ações de marketing.
A tecnologia entra para ampliar a capacidade de medir, analisar, interpretar e agir.
Relacionar estratégia, públicos, jornada e pontos de contato.
Interpretar métricas, indicadores, conversão e desempenho.
Explorar dados de marketing utilizando programação e bibliotecas analíticas.
Conectar Analytics, métricas e comportamento para gerar insights.
Apoiar análises, automações, pesquisa, comunicação e planejamento.
Transformar evidências em prioridades e ações mais qualificadas.
As competências podem apoiar diferentes decisões ao longo da jornada do consumidor.
Python ocupa uma posição relevante na formação e permite manipular, explorar e visualizar dados aplicados a problemas de marketing e negócios.
A formação aborda aplicações de Inteligência Artificial e ferramentas generativas como suporte à análise e à decisão.
Programação e análise exploratória ampliam a capacidade de trabalhar com dados de marketing.
Business Analytics ajuda a compreender o que ocorreu, suas possíveis causas, cenários futuros e alternativas de ação.
Métricas digitais, conversão e planejamento ajudam a conectar os dados às decisões de marketing.
As plataformas abaixo são agrupadas pelo tipo de atividade de marketing que podem apoiar.
Acompanhamento de tráfego, eventos, busca e experiência digital.
Tendências, demanda, busca e inteligência competitiva.
Pesquisa, síntese, exploração, conteúdo e planejamento.
Clientes, leads, comunicação e fluxos de marketing.
O ecossistema combina mensuração, mídia, pesquisa, dados, relacionamento, automação, criação e Inteligência Artificial.
Compreender como Inteligência Artificial, dados, automação e tecnologias emergentes podem ser conectados à estratégia e à transformação das organizações.
O MBA conecta tecnologia, produtos, processos, dados, inovação e estratégia, permitindo analisar soluções de Inteligência Artificial dentro de contextos organizacionais mais amplos.
O repertório avança dos fundamentos tecnológicos para sua aplicação em processos, produtos, estratégia e transformação.
Analytics, cultura orientada por dados e informação para decisão.
Machine Learning, Deep Learning e sistemas inteligentes.
Aplicar Inteligência Artificial e automação à produtividade e aos fluxos.
Integrar Inteligência Artificial, dados, prototipação e experiência do usuário.
Avaliar impacto, valor, inovação e novas possibilidades de negócio.
Conectar tecnologia, pessoas, cultura e objetivos organizacionais.
As aplicações atravessam diferentes áreas da organização e diferentes tipos de decisão.
Modelos supervisionados, não supervisionados e por reforço aplicados a diferentes problemas organizacionais.
Arquiteturas para armazenamento, processamento e análise de grandes volumes de informação.
Visualização, exploração e análise de dados para suporte à decisão estratégica.
Aplicações de linguagem natural, Internet das Coisas e novas tecnologias em ambientes organizacionais.
O repertório é amplo porque a transformação digital envolve diferentes camadas de tecnologia.
Assistentes, conhecimento, síntese e produtividade.
Fluxos, integrações e aplicações inteligentes.
Analytics, bancos, nuvem e processamento.
Experimentação rápida de interfaces, soluções e produtos digitais.
Um ecossistema que atravessa modelos, agentes, dados, computação em nuvem, Analytics, desenvolvimento e produtividade.
Desenvolver uma atuação aprofundada com programação, análise, modelagem, Business Intelligence e dados em escala para transformar informação em inteligência.
O MBA percorre diferentes camadas do trabalho analítico, da preparação e programação até modelos avançados, visualização e comunicação de insights.
Coletar, organizar, tratar e estruturar informações.
Utilizar Python, R e SQL para diferentes necessidades analíticas.
Aplicar estatística, previsão e métodos quantitativos.
Trabalhar com Machine Learning, Deep Learning e redes neurais.
Construir indicadores, dashboards e narrativas analíticas.
Transformar os resultados em inteligência para o negócio.
As competências cobrem diferentes etapas de um projeto analítico.
O programa possui disciplinas específicas de Python, R e SQL, além de Business Intelligence, estatística e aprendizado de máquina.
A disciplina trabalha programação, manipulação e análise exploratória.
R apoia análise estatística e visualização, enquanto SQL estrutura o trabalho com bancos relacionais.
A disciplina aborda arquiteturas de redes neurais e programação em Python.
Business Intelligence e visualização transformam resultados em indicadores, gráficos e dashboards.
Ferramentas diferentes atuam em programação, bancos, visualização, Machine Learning e processamento em escala.
Linguagens e bibliotecas para exploração e modelagem.
Business Intelligence e comunicação analítica.
Tecnologias de Big Data e processamento distribuído.
Frameworks para modelos preditivos e aprendizado de máquina.
Um conjunto amplo para programação, modelagem, armazenamento, visualização e Inteligência Artificial aplicada a dados.
Desenvolver competências para planejar, organizar, executar e acompanhar projetos digitais, conectando métodos ágeis, ferramentas de gestão, dados e experiência do usuário.
O MBA conecta planejamento, colaboração, agilidade, indicadores e experiência do usuário para ajudar profissionais a conduzir projetos em ambientes digitais e de mudança.
Investigar necessidades, contexto e experiência desejada.
Definir recursos, prioridades, riscos, cronograma e objetivos.
Utilizar ferramentas para distribuir atividades e acompanhar fluxos.
Aplicar práticas iterativas e ciclos de entrega e aprendizado.
Utilizar indicadores, dados e Business Intelligence no acompanhamento.
Ajustar prioridades e melhorar a entrega com base em evidências.
Elas ajudam em diferentes etapas, da organização do trabalho à análise dos resultados.
O projeto acadêmico menciona explicitamente plataformas de gestão de projetos e Business Intelligence.
Ferramentas práticas apoiam controle, gestão do trabalho e acompanhamento da execução.
Tratamento, análise e visualização de dados apoiam o controle de resultados.
Pesquisa, wireframes, interfaces e testes de usabilidade conectam projeto e experiência.
Projetos também exigem análise de retorno, orçamento e risco antes e durante a execução.
O repertório se estende de gestão e colaboração a prototipação, documentação, dados e automação.
Backlogs, atividades, responsabilidades e acompanhamento.
Mapas, fluxos, interfaces e protótipos.
Conhecimento, comunicação e trabalho em equipe.
Indicadores, Inteligência Artificial e integração de processos.
Uma visão mais ampla de soluções para planejamento, agilidade, colaboração, experiência, dados e automação.
Algumas tecnologias atravessam diferentes formações da ECATech USP. Isso acontece porque uma mesma plataforma pode apoiar pesquisa, análise, automação, comunicação, gestão ou decisão, dependendo do contexto em que é utilizada.
Pesquisa, análise, criação, síntese, produtividade e apoio à decisão.
Preparação, exploração, modelagem e interpretação de informações.
Integrações, fluxos, processos e aplicações inteligentes.
Indicadores, dashboards, performance e comunicação de insights.
Organização de trabalho, conhecimento, equipes e entregas.
Comunicação visual, apresentações, protótipos e experiências digitais.
Novos modelos, plataformas e aplicações surgem continuamente. Por isso, uma formação conectada ao presente precisa ir além do domínio de um software específico. O objetivo é desenvolver repertório para compreender, avaliar e utilizar tecnologias com autonomia.
Ao conectar fundamentos acadêmicos, aplicação profissional e diferentes ecossistemas tecnológicos, os cursos da ECATech USP fortalecem capacidades que continuam relevantes mesmo quando as ferramentas mudam.
Os MBAs e as Formações Executivas da ECATech USP apresentam diferentes níveis de profundidade, duração e objetivos profissionais. Explore os cursos e encontre a jornada mais adequada ao seu momento.
IA • Machine Learning • Deep Learning • Dados • BI • Negócios
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Conheça o MBA →Projetos • Agilidade • UX • Dados • Colaboração • Entrega
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