Programa

O suporte à decisão                                                                    

-      O que é e por quê?

-      Quando usar?

-      O que é possível ser feito?

-      O papel fundamental do especialista.

-      Os pré-requisitos.

-      O profissional de suporte à decisão.

-      Excel 1: identificando padrões de clientes.

Conceitos básicos

-      Dados, informação e conhecimento.

-      Conhecimento do especialista.

-      Conhecimento extraído.

-      As principais técnicas:

a) mineração de dados.

b) classificação.

c) agrupamento (clustering).

d) árvores de decisão.

e) regressão / previsão.

f) simulação de cenários.

g) opções reais e incertezas.

h) aprendizado computacional: redes neurais, lógica fuzzy.

i) otimização.

-        Excel 2: regressão de série.

-        Excel 3: simulação de custos de projeto.

-        Excel 4: lógica fuzzy.

Mineração de dados

-      Definição.

-      Trabalhando com grandes massas de dados.

-      Identificação de padrões.

-      Agrupamento: kmeans, fuzzy cmeans, GMM, redes neurais.

-      Excel 5: exemplos de agrupamentos.

-      Classificação: redes neurais, bayes.

-      Excel 6: exemplos de classificação.

-      Árvores de decisão. Cadeias de Markov.

- Excel 7: exemplo de árvore de decisão.

- Testes de hipótese.

- Excel 8: exemplo de testes de hipótese.

Regressão / Previsão

-      O que é prever?

-      O que é possível prever?

-      Como funciona?

-      Como medir a qualidade da previsão?

-      Excel 9: previsão de faturamento de vendas.

-      Métodos de previsão:

        a) ingênuo

        b) regressão linear

        c) AR, MA, ARMA e afins.

        d) redes neurais.

-      Excel 10: previsão de temperatura com os métodos.

-      Excel 11: previsão da cotação do dólar com os métodos.

-      Métricas de qualidade: MAPE, RMSE, sMAPE, u-Theil.

-      Medidas de dependência de fenômenos.

-      Séries explicativas.

-      Excel 12: previsão de faturamento com explicação climática.

Cenários sob incertezas

-      Variáveis desconhecidas.

-      Estatística: média, variância, distribuições de probabilidade.

-      Excel 13: estimação de média e variância.

-      Risco: o que é e como medir?

-      Simulação de cenários:

        a) Monte-Carlo;

        b) Árvores de Decisão;

        c) Cadeias de Markov;

-      Análise de resultados e tomada de decisões.

-      Excel 14: estimação de custos de projeto sob incertezas.

-      Introdução a teoria das opções reais.

-      Excel 15: exemplo de aplicação de opções reais.

Otimização

-      O que é otimizar?

-      O que se deve otimizar?

-      Excel 16: otimização de uma rota de transporte.

-      A matemática da otimização.

-      Máximos e Mínimos.

-      Regras de negócio: as restrições.

-      Excel 17: otimização sujeita a restrições.

-      Excel 18: otimização sujeita à restrições.

-      Problemas com as otimizações.

Estudos de casos

-      Seleção de estudos de caso para exemplificar as técnicas estudadas no curso.

Considerações finais

-      O que fazer agora?

-      O que ler?

-      Quem contratar?

-      Como me especializar?