Gestão do conhecimento organizacional: conceitos e evolução. Analytics Economy. Data Science: conceitos, Business Intelligence, Business Analytics e Competição Analítica. Modelo Analítico de Negócio e Modelo Analítico de Gestão (MAG).

Fundamentos de governança e privacidade de dados. Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) do Brasil e aspectos essenciais para a adequação organizacional à LGPD. Regulamentação da Inteligência Artificial no Brasil.

Conceitos e princípios da transformação digital. Ondas de desenvolvimento da economia e matriz tecnológica de suporte ao desenvolvimento das organizações e dos países, a análise dos diferentes estágios de desenvolvimento da digitalização da economia e da sociedade, Web1.0, Web 2.0 e Web 3.0. Premissas da nova economia do conhecimento e a análise do framework de transformação digital. Principais tecnologias de transformação dos modelos de negócio e das organizações. Dados e informações como diferencial competitivo das organizações. Transformações e os novos paradigmas nas dimensões trabalho, marketing, indústria e dinheiro. Organizações data driven. Tecnologias emergentes e modelos de negócios inovadores.

Importância e da complexidade das redes sociais. Teorias, técnicas e ferramentas para a análise de redes sociais. Métricas, coleta e análise de dados das redes sociais, tráfego de web e redes sociais, privacidade e ética em redes sociais.

Conceitos e usos da Econometria em Business Intelligence. Conceitos e usos da estatística descritiva, análise exploratória de dados inferência estatística, regressão linear multivariada, regressão logística e análise de cluster.

Conceito, objetivos e implementações de estatística preditiva. Técnicas estatísticas e de modelagem para prever futuros comportamentos e tendências. Análise de regressão linear multivariada e análise em larga escala.

Análise e a criação de visualização de dados orientada à tomada de decisão. Fundamentos e das técnicas de design de informação e storytelling. Visualização de dados para tomada de decisão e storytelling com dados.

Introdução à Inteligência Artificial. Aspectos tecnológicos da Inteligência Artificial. Aplicações empresariais da Inteligência Artificial. Introdução à tecnologia de machine learning. Aspectos tecnológicos de Machine Learning. Aplicações empresariais de machine learning. Riscos e desafios associados a essas tecnologias.

Manifesto Ágil como base filosófica e conceitual das práticas ágeis para a exploração de metodologias ágeis específicas. Implementação de metodologias ágeis para melhorar a eficiência, a adaptabilidade e a colaboração em projetos.

Competências de liderança de equipes para a excelência e resultados sustentáveis. Modelos contemporâneos de liderança. Perfil ideal de um líder e as competências-chave da liderança eficaz para a mobilização e o engajamento de equipes para alcançar alto desempenho de forma consistente.

Modelagem de negócios, assim como fundamentos, implicações, limitações racionais, vieses, modelos e métodos no processo de tomada de decisão baseada em dados.

Fundamentos teóricos e práticos da pesquisa científica, com foco na elaboração, na execução e na análise de estudos voltados ao ambiente organizacional. Métodos qualitativos e quantitativos, técnicas de coleta e análise de dados. Normas para a escrita acadêmica e para a apresentação de resultados, a formulação de problemas de pesquisa, a estruturação de projetos científicos e a implementação de metodologias para a produção de conhecimento relevante e inovador no campo da inteligência competitiva no setor de cooperativismo.

Resolução de problemas reais dos alunos pela implementação prática de soluções para situações-problema em suas organizações. Seminário para a apresentação dos projetos e das soluções desenvolvidas individualmente.