Análise de Dados e Inteligência Artificial como Vetores da Maturidade Digital

Descrição do curso

Formação prática que posiciona a análise avançada de dados e a inteligência artificial como motores da maturidade digital. Acompanha a progressão por estágios do modelo de maturidade, desde o uso básico de dados operacionais até previsão, otimização e decisão autónoma. Para além de algoritmos de IA/ML, cobre os requisitos organizacionais, tecnológicos e humanos (governação, competências, integração de sistemas) que viabilizam valor de negócio contínuo.

Objetivos Gerais

Compreender como dados e IA elevam a maturidade digital e criam impacto mensurável.
Mapear capacidades analíticas aos estágios de maturidade e aos digitalisation elements associados.
Capacitar para priorizar casos de uso, definir métricas e estruturar um mini-roadmap analítico.

Objetivos Específicos

Diferenciar níveis de ambição analítica por estágio de maturidade e identificar casos de uso prioritários.
Definir requisitos de dados, integração e governação que sustentam analytics e IA confiáveis.
Selecionar técnicas analíticas/ML adequadas e planear experiências com métricas corretas.

Destinatários

Gestores de operações e inovação;
Equipas de transformação digital e consultores.
Consultores e especialistas de processos/OT.

Programa

Módulo 1 — Fundamentos, Valor e Maturidade

Enquadramento do papel de dados/IA na jornada de maturidade; seleção de casos de uso.

Data/AI value chain e ligação a estágios de maturidade.
Digitalisation elements habilitadores (Strategy & Organisation, Smart Operations, Smart Products & Services, Employees).
Tipos de casos de uso (descritivo, preditivo, prescritivo; tempo-real vs. batch).
Critérios de seleção/priorização (dor, viabilidade de dados, impacto, complexidade).

Módulo 2 — Dados, Integração e Governação

Fundações para analítica fiável e escalável.

Integração OT/IT, pipelines e modelos de dados (catálogo, semântica, qualidade).
Governação: papéis, políticas de acesso, segurança/privacidade; ética e bias.
Métricas de qualidade de dados, SLOs/SLA para dados e serviço analítico.
Capacidades e competências (Equipa, data roles, data literacy).

Módulo 3 — Analítica & ML Aplicados

Seleção de técnicas e desenho de experiências.

Problema ↔ técnica: séries temporais, classificação/regressão, deteção de anomalias, otimização.
Feature engineering, validação, baseline vs. modelos avançados.
Medição de performance (MSE/MAE, F1/AUC, ganho económico) e tracking de experimentos.
Noções de MLOps “lite” (versionamento, reprodutibilidade, monitorização).

Módulo 4 — Roadmap, KPIs e Operacionalização

Consolidação prática orientada ao negócio.