Conteúdo programático do mba
Gestão Contemporânea de Negócios
Gestão Estratégica de Pessoas e Liderança Digital
Gestão de Marketing de Relacionamento
Matemática Financeira e Análise de Projetos
Teoria da Decisão e Processo Decisório
Gestão por Processos: Fundamentos e Ferramentas
Empreendedorismo e Criação de Novos Negócios
Gestão Estratégica de Pessoas e Liderança Digital
Gestão de Marketing de Relacionamento
Matemática Financeira e Análise de Projetos
Teoria da Decisão e Processo Decisório
Gestão por Processos: Fundamentos e Ferramentas
Empreendedorismo e Criação de Novos Negócios
Pensamento Computacional e Lógica de Programação
Modelagem de Sistemas de Informação
Metodologias Ágeis de Gerenciamento de Projetos
Fundamentos de Inteligência Artificial
Computação em Nuvem
Interfaces e Interação Humano-Computador
Metaverso e Realidade Misturada
Modelagem de Sistemas de Informação
Metodologias Ágeis de Gerenciamento de Projetos
Fundamentos de Inteligência Artificial
Computação em Nuvem
Interfaces e Interação Humano-Computador
Metaverso e Realidade Misturada
Transformação Digital nas Organizações
Sistemas Integrados de Gestão
Planejamento Estratégico de Tecnologia da Informação
Governança e Gerenciamento de Serviços de Tecnologia de Informação
Gestão da Inovação Tecnológica
Negócios eletrônicos e Web Analytics
Aspectos Legais em Tecnologia da Informação
Segurança da Informação
Sistemas Integrados de Gestão
Planejamento Estratégico de Tecnologia da Informação
Governança e Gerenciamento de Serviços de Tecnologia de Informação
Gestão da Inovação Tecnológica
Negócios eletrônicos e Web Analytics
Aspectos Legais em Tecnologia da Informação
Segurança da Informação
Introdução à Ciência de Dados
Recursos Computacionais para Análise de Dados: Ambiente R
Recursos Computacionais para Análise de Dados: Python
Estatística Aplicada a Análise de Dados
Modelagem e Representação da Informação
Técnicas de Mineração de Dados aplicada a Negócios
Tomada de decisão baseada em dados
Visualização de Dados e Elaboração de Dashboards
Fundamentos de Aprendizado de Máquina
Recursos Computacionais para Análise de Dados: Ambiente R
Recursos Computacionais para Análise de Dados: Python
Estatística Aplicada a Análise de Dados
Modelagem e Representação da Informação
Técnicas de Mineração de Dados aplicada a Negócios
Tomada de decisão baseada em dados
Visualização de Dados e Elaboração de Dashboards
Fundamentos de Aprendizado de Máquina
Perguntas frequentes sobre o curso
A seleção é feita através de análise curricular, entrevista e prova;
A aprovação consiste no resultado conjunto de todas as etapas do processo;
Os candidatos devem portar diploma de graduação a título de Bacharel, Licenciatura ou Tecnólogo de instituição reconhecida pelo MEC.
A aprovação consiste no resultado conjunto de todas as etapas do processo;
Os candidatos devem portar diploma de graduação a título de Bacharel, Licenciatura ou Tecnólogo de instituição reconhecida pelo MEC.
Não.
Os cursos de MBA USP são comercializados pela Fundace e têm descontos especiais para pagamento à vista, matrículas antecipadas e para empresas.
Mais informações sobre o investimento:
0800 77 300 70
(16) 3601-2700
atendimento@fundace.org.br
Os cursos de MBA USP são comercializados pela Fundace e têm descontos especiais para pagamento à vista, matrículas antecipadas e para empresas.
Mais informações sobre o investimento:
0800 77 300 70
(16) 3601-2700
atendimento@fundace.org.br
Sim, interessados em Bolsas de Estudo devem preencher todos os requisitos do edital processo seletivo de concessão de bolsas.
Para acessar o edital CLIQUE AQUI.
Termo de Compromisso e Responsabilidade do Bolsista CLIQUE AQUI.
Para acessar o edital CLIQUE AQUI.
Termo de Compromisso e Responsabilidade do Bolsista CLIQUE AQUI.
Critérios de nota para aprovação:
1) Média final dos módulos (provas e atividades online) igual ou superior a 7,0 (em escala de 0 a 10);
2) Nota na monografia também deve ser igual ou superior a 7,0 (em escala de 0 a 10). Essa nota será atribuída por banca examinadora em apresentação presencial durante o evento ao final do curso.
3) Frequência mínima de 75% em cada um dos módulos de que o curso é composto
1) Média final dos módulos (provas e atividades online) igual ou superior a 7,0 (em escala de 0 a 10);
2) Nota na monografia também deve ser igual ou superior a 7,0 (em escala de 0 a 10). Essa nota será atribuída por banca examinadora em apresentação presencial durante o evento ao final do curso.
3) Frequência mínima de 75% em cada um dos módulos de que o curso é composto