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    Analytics e Business Intelligence - EAD com aulas ao vivo

    Pós EAD com aulas ao vivo - Oferta 2° 2026
    Mensalidades a partir de:

    Carregando...
    Características:
    Duração Curso: Até 16 meses
    Área de Atuação: Tecnologias Digitais


    A geração de dados cresce exponencialmente e uma minoria das organizações fazem uso efetivo das ferramentas de business intelligence. Ao mesmo tempo, novas tecnologias colocam a IA generativa no centro das decisões empresariais. A Especialização em Analytics e Business Intelligence prepara profissionais para enfrentar esses desafios ao combinar fundamentos de gestão com uma formação técnica robusta em análise de dados, machine learning e inteligência artificial (IA). O programa aprofunda conhecimentos em engenharia e governança de dados, modelagem estatística, aprendizado de máquina, além de explorar recursos avançados de IA generativa que automatizam a análise e a explicação dos dados, proporcionando respostas em linguagem natural. No curso, você aprende a construir pipelines de dados, aplicar técnicas preditivas e prescritivas para projetar cenários futuros e gerar visualizações e dashboards automatizados que destacam tendências e anomalias. O curso também aborda temas de ética, privacidade (LGPD) e governança, garantindo que as soluções sejam seguras e responsáveis. Ao final, você estará preparado para transformar dados em insights estratégicos em tempo real, utilizando modelos de IA que respondem às perguntas do negócio e orientam a tomada de decisão, conferindo vantagem competitiva à sua organização.

    Titulação: Especialista
    Módulo IA Aplicada

    COMO FUNCIONA A MODALIDADE

    A modalidade EAD com aulas ao vivo acontece em ambiente digital (Microsoft Teams), com as disciplinas ministradas em tempo real, sempre em dias e horários específicos.

    Alguns cursos podem ter disciplinas gravadas e material assíncrono (vistos quando o aluno preferir, dentro do prazo da disciplina).

    OBJETIVOS

    Ao final do curso o aluno sera capaz de:

    • Compreender os principais modelos de gestão e dos aspectos relacionados à implementação e monitoramento de estratégias corporativas;

    • Compreender a definição e a dinâmica de geração e acompanhamento de indicadores de desempenho;

    • Conceber, planejar e desenvolver projetos voltados a construção de sistemas de suporte ao processo de tomada de decisão;

    • Planejar, conduzir e compilar entrevistas de levantamento de necessidades do cliente quanto a problemas na gestão corporativa;

    • Aplicar métodos e técnicas para a modelagem, implementação e gestão de bancos de dados e ambientes de Data Marts, Data Warehouse e Data Lakes.

    • Aplicar métodos e técnicas para a extração e processamento de informação das mais variadas fontes utilizadas pelas organizações.

    • Aplicar técnicas específicas de gerenciamento de projetos de Data Analytics, baseados nas melhores práticas do Project Management Institute (PMI) e das metodologias ágeis;

    • Avaliar, selecionar e aplicar plataformas voltadas para a área de Data Analytics.

    • Elaborar instrumentos de Analytics e Business Intelligence voltados para a análise de dados, tais como relatórios e dashboards;

    • Aplicar modelos analíticos avançados e mecanismos de Inteligência Artificial (IA) para o processamento de dados e identificação de padrões relevantes para a gestão de negócios;

    • Projetar estratégias para a implementação contínua de instrumentos de Analytics e Business Intelligence em ambientes de nuvem por meio de técnicas de DataOps e MLOps.

    Competências a serem desenvolvidas

    O curso busca a formação das seguintes competências:

    • Gestão Estratégica e Monitoramento Corporativo: Desenvolver uma compreensão profunda dos modelos de gestão e das dinâmicas envolvidas na definição, implementação e monitoramento de estratégias corporativas, capacitando-se para atuar de forma estratégica em diversas organizações.

    • Desenvolvimento e Monitoramento de Indicadores de Desempenho: Dominar a criação e o acompanhamento de indicadores de performance (KPIs), promovendo uma visão analítica que sustenta o crescimento organizacional e a eficácia operacional.

    • Planejamento e Desenvolvimento de Sistemas de Suporte à Decisão: Conceber, planejar e implementar projetos que resultem em sistemas robustos de suporte ao processo decisório, garantindo alinhamento com as necessidades de negócio.

    • Levantamento de Necessidades e Diagnóstico de Problemas Corporativos: Planejar e conduzir entrevistas e processos de levantamento de requisitos, identificando necessidades e problemas de gestão corporativa para definir soluções de dados e inteligência de negócios.

    • Modelagem e Gestão de Infraestruturas de Dados: Aplicar métodos avançados para modelagem, implementação e gestão de bancos de dados, com especialização em Data Marts, Data Warehouses e Data Lakes, adequados para o ambiente analítico corporativo.

    • Extração e Processamento de Dados de Fontes Distintas: Desenvolver a capacidade de extrair e processar dados de diferentes fontes, utilizando métodos eficazes para unificar e estruturar informações diversas, essenciais para as organizações.

    • Gerenciamento de Projetos de Data Analytics com Melhores Práticas: Gerir projetos de Analytics com base nas práticas do PMI e nas metodologias ágeis, capacitando-se a liderar e a otimizar projetos de dados com agilidade e eficiência.

    • Avaliação e Aplicação de Plataformas de Data Analytics: Avaliar, selecionar e aplicar plataformas e ferramentas de análise de dados, garantindo a escolha de tecnologias que atendam às necessidades organizacionais e otimizem a análise de dados.

    • Desenvolvimento de Instrumentos de BI e Analytics: Elaborar relatórios, dashboards e outras ferramentas analíticas que permitam a visualização, o acompanhamento e a interpretação dos dados, facilitando a tomada de decisões.

    • Aplicação de Modelos Analíticos e Inteligência Artificial para Insights Estratégicos: Utilizar modelos analíticos avançados e IA para processar dados e identificar padrões, contribuindo para insights estratégicos e para a inovação no negócio.

    • Estratégias de DataOps e MLOps para Ambientes de Nuvem: Propor e implementar estratégias contínuas para integração e manutenção de soluções de BI e Analytics em ambientes de nuvem, utilizando práticas de DataOps e MLOps para garantir escalabilidade e eficiência.

    ÁREA DE ATUAÇÃO DO EGRESSO

    O profissional especializado em Analytics e Business Intelligence é essencial em um mercado que valoriza a tomada de decisão orientada por dados e o uso de tecnologias avançadas. Formado com uma sólida base em análise de dados, ciência de dados e inteligência artificial, esse profissional encontra inúmeras oportunidades de atuação em diversos setores e funções estratégicas, incluindo:

    1. Business Intelligence (BI) - Desenvolver e implementar soluções de BI para melhorar o processo de tomada de decisão, criando dashboards, relatórios e painéis interativos que oferecem insights detalhados e permitem monitoramento em tempo real do desempenho organizacional.

    2. Análise de Dados e Big Data - Analisar grandes volumes de dados para identificar padrões, tendências e oportunidades. Esse profissional é capaz de lidar com ferramentas e tecnologias de big data para gerar insights que orientam ações e aprimoram a competitividade empresarial.

    3. Inteligência Artificial e Machine Learning - Utilizar modelos de IA generativa e machine learning para resolver problemas complexos e automatizar processos de análise preditiva, ajudando as empresas a anteciparem comportamentos de mercado e necessidades dos clientes.

    4. Estratégia e Consultoria de Dados - Atuar como estrategista em projetos de transformação digital, ajudando empresas a implementarem uma cultura de dados e a estruturarem estratégias de longo prazo para maximizar o valor dos dados.

    5. Gestão de Performance e Planejamento Estratégico - Trabalhar em conjunto com executivos para identificar métricas de performance e planejar ações estratégicas baseadas em dados, permitindo uma visão clara dos resultados e do crescimento organizacional.

    6. Engenharia de Dados - Estruturar, organizar e gerenciar bancos de dados e pipelines de dados, garantindo que as informações estejam acessíveis e seguras, e que os sistemas de BI possam ser alimentados continuamente com dados atualizados.

    7. Gestão de Risco e Compliance - Aplicar análise de dados para identificar e mitigar riscos operacionais, financeiros e de conformidade, desenvolvendo estratégias de segurança e conformidade regulatória baseadas em dados.

    8. Marketing e Experiência do Cliente - Atuar com analytics voltado para o cliente, analisando dados de comportamento e preferências para criar campanhas personalizadas e melhorar a experiência do cliente com base em insights detalhados.

    9. Operações e Supply Chain - Melhorar a eficiência operacional e a gestão da cadeia de suprimentos com análises de performance e predição de demandas, otimizando a alocação de recursos e o fluxo de trabalho.

    PÚBLICO-ALVO

    Profissionais com formação superior em:

    • Na área de Tecnologia da Informação (Sistemas de Informação, Ciência da Computação, Engenharia de Computação, Engenharia de Software, Engenharia de Sistemas, Análise e Desenvolvimento de Sistemas);

    • Que atuam no mercado como DBA - Database Administrator;

    • Que atuam no mercado de TI como consultores de sistemas e prestadores de serviços em projetos de BI e que queiram complementar e aperfeiçoar seus conhecimentos técnicos em Sistemas de Informação para melhorar o processo de tomada de decisão.

    PROGRAMA DO CURSO

    MÓDULO AO VIVO Aulas ao vivo no ambiente digital Canvas/Microsoft Teams, nos dias e horários do curso:

    • Bancos de Dados Relacionais e Linguagem SQL

    • Inteligência e Performance Corporativa

    • Gestão de Indicadores e Resultados

    • Modelagem Dimensional

    • Visualização de Dados

    • Integração e Fluxos de Dados

    • Data Discovery e Advanced Analytics

    • Python para Ciência de Dados

    • Machine Learning

    • Recuperação da Informação na Web e em Redes Sociais

    • IA Generativa e Agêntica: Modelos, Agentes e Aplicações

    • Projetos Integrados de Analytics

    MÓDULO GRAVADO Aulas gravadas no ambiente digital Canvas. Você assiste aos vídeos a qualquer momento durante o período de vigência da disciplina. As atividades avaliativas entram no ar a cada segunda-feira e precisam ser enviadas até a segunda-feira seguinte (são 4 atividades):

    • Mlops e Dataops: Orquestração e Automação

    • Governança de Dados e Compliance

    • Estatística Geral - Teoria e Aplicações

    DETALHES DO PROGRAMA

    O curso está estruturado a partir dos seguintes pilares:

    • Gestão e Governança de Dados 

    • Business Intelligence

    • Business Analytics

    Os tópicos abordados em cada um dos pilares do curso são detalhados a seguir.

    PILAR: GESTÃO E GOVERNANÇA DE DADOS

    Modelos de gestão das organizações e sua conexão com a análise de dados.

    Performance Corporativa

    • Modelagem de Negócios com Business Model Canvas (BMC)

    • Planejamento Estratégico

    • Sistema de Indicadores de Desempenho

    • Abordagens de Gestão: Balanced Scorecard (BSC) e Objectives and Key Results (OKR)

    Governança de Dados

    • Leis de Proteção de Dados: Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) e General Data Protection Regulation (GDPR)

    • Framework DMBoK

    • Modelos de Maturidade de Dados

    • Abordagem PMI e Abordagem Ágil para gerenciamento de projetos

    • Manifesto Ágil, Scrum e Kanban

    PILAR: BUSINESS INTELLIGENCE

    Técnicas e tecnologias para a geração de relatórios e painéis de controle a partir dos dados consolidados de diversos sistemas fonte.

    Bancos de Dados e Data Warehouse

    • Modelagem Dimensional

    • Data Warehouse vs Data Lakes

    • Integração e Fluxos de Dados: Processo ETL e ELT

    • Tipos de dados e Técnicas de visualização

    • Painéis analíticos (Dashboards)

    • Data Storytelling

    Data Discovery e Analytics

    • Ferramentas OLAP

    • Data Discovery

    • Self-Service Analytics

    PILAR: BUSINESS ANALYTICS

    Recursos avançados que proporcionam a visão de futuro a partir dos dados

    Fundamentos para Data Analytics

    • Linguagem Python para Ciência de Dados

    • Estatística Geral: Estatística Descritiva, Distribuições de Probabilidades, Inferência e testes de hipóteses

    • Ferramentas de análise, monitorização e benchmark

    • Algoritmos e soluções

    • Web crawling

    • Tipos de aprendizado: supervisionado vs não supervisionado

    • Técnicas e algoritmos de Machine Learning: regras de associação, classificação, clusterização

    • Combinação de modelos: Boosting e Ensemble

    Cultura DataOps e MLOps

    • Infraestrutura como Código (IaC)

    • Pipelines de implantação de soluções de Machine Learning

    CORPO DOCENTE

    Turma Única

    • Cristiane Neri Nobre - Doutora

    • Cristiano Rodrigues de Carvalho - Mestre

    • Henrique Batista da Silva - Doutor

    • Hugo Bastos de Paula - Doutor

    • Isabella de Araujo Fonseca Campos - Especialista

    • Julienne Borges Fujii - Mestre

    • Patrícia Gomes França - Especialista

    • Patrícia Gomes França - Especialista

    • Renan Santos Mendes - Doutor

    • Ricardo Brito Alves - Mestre

    • Rodrigo Richard Gomes - Doutor

    • Rodrigo Vitorino Moravia - Especialista

    • Sheila Mara Oliveira Dias - Mestre

    O corpo docente poderá sofrer alteração em caso de alguma eventualidade.

    INSCRIÇÃO E MATRÍCULA

    MODALIDADES EAD COM AULAS AO VIVO, PRESENCIAL E HÍBRIDA 

    INSCRIÇÕES ABERTAS ATÉ 14 DE AGOSTO

    Faça a sua MATRÍCULA até 14 de AGOSTO e ganhe acesso imediato ao MÓDULO IA APLICADA.

    Saiba mais sobre o Módulo de IA Aplicado AQUI.

    Veja como será o processo de inscrição:

    1. INSCRIÇÃO

    - Ao clicar no botão Quero me Inscrever, o candidato deverá seguir as etapas do processo, que acontece dentro do portal de inscrições Vem Pra PUC

    - Na página do curso no portal Vem Pra PUC, antes de clicar no botão "Quero me inscrever", escolha a turma e a forma de pagamento, parcelado ou à vista;

    - O pagamento da 1ª parcela deve ser realizado, via cartão ou boleto, para a confirmação da inscrição. Caso opte pelo pagamento da 1ª parcela via boleto bancário, o vencimento será de 5 dias corridos e, após o pagamento, o processamento poderá acontecer em até 72 horas.

    - Após a confirmação do pagamento, o candidato receberá um e-mail para seguir para etapa da adesão da matrícula.

    - Os boletos das demais parcelas serão enviados por e-mail, 10 dias antes do vencimento. A 2ª parcela só será cobrada após o início curso.

    - O pagamento antecipado da 1ª parcela garante mais agilidade na sua matrícula. E, caso você decida não prosseguir com o curso, poderá solicitar o reembolso do valor pago em até 7 dias após o início das aulas. Se a inscrição e o pagamento forem realizados após o início das aulas, o prazo para solicitação será de até 7 dias contados da data do pagamento.

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    2. MATRÍCULA

    O candidato receberá e-mail e WhatsApp com link do Painel do candidato para cumprir três procedimentos: 

    • atualização dos dados cadastrais.
    • upload da documentação necessária. Confira AQUI a lista dos documentos. 
    • adesão ao termo de matrícula.


    PAINEL DO CANDIDATO

    Caso não receba o e-mail/WhatsApp, o candidato poderá acessar o ambiente Painel do candidato e seguir com os passos para a realização do processo por lá. Além disso, ele conseguirá acompanhar as informações da matrícula e consultar o status do curso. 

    IMPORTANTE

    • Somente após a realização da inscrição e o pagamento da 1ª parcela que o candidato estará apto a seguir para a etapa da matrícula.

    • A realização do upload dos documentos na fase da matrícula é obrigatória para finalizar o processo. Em caso de dúvidas, entre em contato com a equipe Call Center PUC Minas - Informações e Relacionamento (WhatsApp: 31 3319-4444 | 0800 111 0013).

    • Etapas de inscrição e matrícula finalizadas? Agora o candidato deverá aguardar as informações e orientações que serão enviadas por e-mail e também disponibilizadas no Painel do Candidato. 

    ATENÇÃO • REQUISITO PREVISTO EM LEI

    Apenas os candidatos que tenham colado grau na graduação poderão se inscrever para um curso de pós-graduação da PUC Minas. Este é um requisito previsto na Lei nº 9.394 e também no Contrato de Prestação de Serviços (clique AQUI para ter acesso). A conferência desse requisito será feita pela PUC Minas e, caso seja identificada alguma irregularidade, a matrícula será cancelada a qualquer momento (conforme cláusula 4.5.1 do contrato). Neste caso, o candidato não terá direito ao recebimento de reembolso dos valores já pagos.

    INFORMAÇÕES ESPECÍFICAS PARA OS CURSOS DE ESPECIALIZAÇÃO EM ODONTOLOGIA 

    • Inscrições: até 10/09/2026 (esta data poderá ser prorrogada se necessário).
    • Serão disponibilizadas 12 vagas para cada curso de Odontologia, exceto para o curso de Prótese Dentária que terá 8 vagas em oferta.
    • Caso o número de inscritos seja maior que o número de vagas, a seleção dos candidatos será por meio da análise do curriculum vitae. Se necessário, e a critério da coordenação do curso também, entrevista poderá ser realizada com os candidatos como critério adicional de seleção.
    • O link para a realização da matrícula será enviado somente para o candidato aprovado na seleção.


    Caso não receba as mensagens da PUC Minas, confira sempre a sua caixa de spam. 

    Tem alguma dúvida? Acesse o nosso FAQ.

    A PUC Minas reserva-se o direito de alterar as informações divulgadas sobre os cursos ofertados, bem como de cancelar qualquer especialização caso o número de inscritos e matriculados não seja suficiente para viabilizar sua realização. A instituição também se reserva o direito de encerrar as inscrições antes do prazo previsto, mediante o preenchimento total das vagas disponíveis.

    Em caso de cancelamento da oferta, o candidato poderá optar pela migração para outro curso ou o reembolso do valor pago.
    Turma Única
     
    Coordenação
    • Gideão Nery Faria
      Rommel Vieira Carneiro

    Área do Conhecimento

    Tecnologias Digitais
     

    Período de Realização

    Turma Única

    Início: 14/09/2026
    Previsão de término: 10/11/2027

     

    Carga Horária

    432 horas/aula*.
    *Hora/aula de 50 minutos (carga horária total equivalente à 360 horas)
     

    Horário

    Turma Única

    Aulas ao vivo, às segundas e quartas-feiras, das 19h às 22h30. Eventualmente, poderá ocorrer em outro dia da semana.

     

    Investimento

    24 x R$ 525,00

    18 x R$ 683,00

    6 x R$ 1.946,00

    À vista R$ 11.422,00

     

    Parceiros e Descontos

    Veja aqui a Política de Parcerias e Descontos para os cursos de Pós-graduação da PUC Minas.

    Pessoa Jurídica como responsável pelo pagamento das mensalidades

    Nos casos em que o candidato for beneficiado por uma pessoa jurídica que assumirá o pagamento total ou parcial das mensalidades de cursos da Pós PUC Minas, é necessário efetivar a inscrição, gerar o Contrato de Coparticipação Financeira, preencher todos os dados editáveis do documento, para envio do arquivo em Word ao Setor Financeiro, pelo e-mail: financeiroiec@pucminas.br

    Esse procedimento também se aplica a pagamentos à vista.

    Consulte AQUI o contrato de prestação de serviços. 
     

    Requisitos Tecnológicos

    O aluno deve ter acesso próprio a equipamentos de acordo com as configurações técnicas especificas. Acesse aqui os detalhes.

     

    Trabalho de conclusão de curso

    O TCC não é obrigatório* para a finalização do curso de pós-graduação. Caso tenha interesse, o aluno pode contratar o serviço de tutoria específica para realizar um TCC. Mais informações, atendimentoiec@pucminas.br  

    *Exceção para os cursos de Especialização e Master em Odontologia e algumas Especializações Médicas, conforme Projeto Pedagógico do Curso. Após a conclusão do conteúdo programático, será exigida a apresentação de um trabalho de conclusão de curso ou monografia individual, no prazo de até 15 dias, perante uma banca examinadora constituída por dois examinadores e o professor orientador. 

    A monografia poderá ser elaborada através de uma revisão de literatura, caso clínico ou um trabalho experimental que possa ser conduzido durante o período do curso e que apresente uma real contribuição para o conhecimento do tema.

     

    Certificação

    Você receberá o certificado de especialista emitido em formato digital pela PUC Minas. O documento terá um link e código para verificação de autenticidade e veracidade. O certificado é igual para todas os formatos de pós-graduação oferecidos pela Universidade ? EAD com aulas gravadas, EAD com aulas ao vivo, Presencial e Híbrido. Veja o modelo AQUI.

     

    Dispensa de Disciplinas

    O aluno que desejar cursar outra pós-graduação na PUC Minas poderá aproveitar disciplinas de cursos de especialização já realizados na Universidade. Consulte condições na Secretaria Acadêmica.

     

    Diploma estrangeiro

    Alunos com diploma de graduação emitido fora do território nacional devem acessar olink oficial do MEC para revalidar ou reconhecer seu diploma no Brasil.

     

    Estágio

    De acordo com a Lei n. 11.788, de 25 de setembro de 2008, o estágio é um ato educativo supervisionado que ocorre no ambiente de trabalho, visando preparar estudantes do ensino superior para o mercado. Ele busca articular as competências adquiridas durante o curso através da vivência em situações profissionais.

    Na pós-graduação lato sensu, os alunos podem realizar estágios não obrigatórios, que são opcionais e adicionais à carga horária regular (art. 2º da Lei 11.788/2008). O coordenador do curso é responsável pelas atividades de estágio, podendo contar com o apoio do Setor de Estágio da PÓS PUC Minas quando necessário.

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