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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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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conheça alguns exemplos
O ITI UFSCar é caracterizado como um Programa de Ensino, Pesquisa e Extensão da UFSCar concebido a partir de uma Proposta Pedagógica Inovadora baseada em um formato híbrido que harmoniza interações online ao vivo e atividades assíncronas, fundamentadas no modelo de Educação a Distância (EaD) da UFSCar.
Resultado de parcerias estabelecidas por Pesquisadores da UFSCar com Profissionais de destaque no Mercado, e Pesquisadores de outras Renomadas Instituições de Ensino nacionais e internacionais, o ITI UFSCar tem como objetivo “tornar realidade uma Educação Inovadora e Inclusiva a partir de uma maior aproximação entre universidades e o mercado corporativo” oferecendo cursos que possibilitam a união entre o que de melhor a Academia e o Mercado têm a oferecer.
Diferente de cursos convencionais os cursos do ITI UFSCar não são estruturados em disciplinas isoladas e sim em Componentes Curriculares interrelacionados, favorecendo uma maior integração entre os conteúdos e aplicabilidade em projetos reais, a partir do uso de cases de mercado para proporcionar situações de aprendizagem.
Todos os Componentes Curriculares dos cursos são ministrados por dois Professores, um pesquisador acadêmico e um representante de mercado que possua reconhecida experiência acerca do conteúdo abordado, tendo como foco o estudo de iniciativas que possuam como matéria prima principal Informação, Tecnologia e Inovação para Negócios, proporcionando uma formação ampla, com respaldo acadêmico, e alinhada com as perspectivas de mercado.
Os cursos do ITI UFSCar foram concebidos a partir da utilização de metodologias ativas de resolução de problemas, baseados em um formato híbrido que harmoniza interações online ao vivo e atividades assíncronas, fundamentadas no modelo de Educação a Distância (EaD) da UFSCar.
As atividades privilegiam discussões através de fóruns online, compartilhamento de informações, dinâmicas colaborativas e interações em grupo e com profissionais de destaque no mercado. Tudo isso visando um aprendizado mais leve e prazeroso.
As atividades são realizadas com base em diferentes tipos de mídias (textos, vídeos, podcasts, infográficos). As tarefas são interativas e pautadas em princípios da gamificação, como: ciclos avaliativos, trajetória personalizada e engajamento por meio de missões e desafios.
As avaliações são por competência e buscam sistematizar os conteúdos estudados e direcionar sua aplicação em situações práticas. E ao fim de cada módulo é realizada uma avaliação baseada em cases de mercado, analisando a participação de cada aluno.
Mesmo certificado dos cursos presenciais da UFSCar;
Reconhecimento e prestígio no mercado de trabalho;
Amplie ainda mais suas oportunidades profissionais.
Por se tratar de um curso com um número limitado de vagas, e buscando o alinhamento dos cursistas com o perfil do público alvo esperado, é realizado um processo seletivo baseado na análise de perfil dos candidatos interessados. As informações enviadas pelo candidato e o resultado do processo seletivo serão mantidas em caráter confidencial e divulgadas somente ao e-mail cadastrado. O tempo estimado para a análise de perfil é de aproximadamente 48h úteis, o processo seletivo é fundamentado em 4 etapas:
Através do formulário nesta página. Inscreva-se agora!
Caso o candidato atenda a todos os critérios definidos e possua o perfil almejado para o curso, de acordo com o número de vagas disponíveis, sua aprovação no processo seletivo será validada, cabendo o cumprimento das exigências da etapa 4 para efetivação da matrícula. Nesta etapa a coordenação de curso poderá entrar em contato solicitando o agendamento de uma entrevista (presencial ou remota) e envio de documentos complementares.
Em caso de aprovação, o candidato receberá um e-mail com as informações para a criação do plano financeiro e efetivação da matrícula.
Esta etapa consiste na escolha do plano financeiro, pagamento e envio da documentação obrigatória:
Formulário de matrícula;
Comprovante de pagamento da Taxa de Matrícula;
Cópia do diploma de ensino superior e do respectivo histórico escolar;
Cópia da carteira de motorista ou documento de identidade e CPF.
Serão oferecidas Bolsas de Estudos, numa proporção de até 10% das matrículas efetivadas, a serem distribuídas considerando os seguintes critérios:
50% do total de bolsas será destinado para ampla concorrência e os outros 50% para servidores integrantes do quadro de pessoal permanente da UFSCar;
É necessário o pagamento da taxa de matrícula para participar do processo seletivo de bolsas;
Os candidatos à bolsa deverão preencher o formulário eletrônico e enviar a documentação dentro do prazo solicitado;
O processo de seleção de bolsas será realizado considerando as justificativas apresentadas e o alinhamento dos candidatos com o perfil do público alvo do curso.
Um Novo Edital para Concessão de Bolsas será divulgado para as Turmas de 2021.
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