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Curso

Governança de dados:

Motivadores de Governança de dados

Quero estudar na alura

8h

Para conclusão

35

Pessoas nesse curso

Certificado

De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Explorar a evolução e a importância estratégica dos dados nas organizações
  • Analisar os desafios de alinhar tecnologia às demandas de negócio
  • Avaliar práticas de qualidade, gerenciamento e arquitetura dos dados
  • Aplicar estratégias de compliance e regulamentos como GDPR e LGPD
  • Desenvolver uma visão sistêmica para a transformação digital com Big Data e computação em nuvem
  • Identificar o papel dos analistas e cientistas de dados na inovação organizacional

Público alvo_

Este curso é indicado para profissionais, gestores e interessados que atuam ou pretendem atuar na área de tecnologia e negócios, buscando aprimorar a gestão dos dados, garantir o compliance e fomentar a inovação através de práticas robustas de governança de dados.

Pedro Henrique Campagna Moura da Silva

Pedro Henrique Campagna Moura da Silva

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Técnico em Informática e Analista de Relações Internacionais, trabalhou com desenvolvimento de software e ciência de dados voltados para pesquisa. Atualmente estuda governança de dados e tenta sempre construir pontes entre a tecnologia e o internacional.

Curso atualizado em 23/12/2025

Ementa

  1. Introdução à Motivadores de Governança de dados

    • Apresentação
    • Explorando o passado da governança de dados
    • Formalização da área
    • Reconhecendo o papel do profissional de governança de dados
    • Desafios de dados no ADOPET
    • Estratégia de dados para expansão do ADOPET
    • Para saber mais: barateamento das tecnologias de armazenamento e processamento
    • Equilibrando especialização técnica e contexto de negócio no SwiftBank
    • Integrando dados e estratégia no SwiftBank
    • Faça como eu fiz: governança de dados
    • O que aprendemos?
  2. Transformando Dados em Vantagem Competitiva

    • Entendendo como dados se tornaram ativos estratégicos
    • Analisando casos de sucesso
    • Vivendo em uma economia baseada em dados
    • Implementando governança de dados na Techsafe
    • Para saber mais: ciclo da vantagem competitiva
    • Desenvolvendo uma estratégia de dados para inovação na Techsafe
    • Estratégias de segurança de dados na Techsafe
    • Faça como eu fiz: dados em vantagem
    • O que aprendemos?
  3. Governança como Ferramenta de Gestão de Risco

    • Compreendendo o conceito de risco de dadados
    • Identificando tipos de riscos
    • Aplicando Governança como Controle de risco corporativo
    • Governança, auditoria e complicance
    • Prevenindo riscos operacionais na Jornada Milhas
    • Impacto dos riscos reputacionais na Jornada Milhas
    • Faça como eu fiz: gestão de riscos
    • O que aprendemos?
  4. Conformidade e Governança de Dados

    • Entendendo o papel da conformidade para a governança de dados
    • Breve histórico das regulações de dados
    • Conformidade como estratégia organizacional
    • Proteção de dados no aplicativo Fokus
    • Para saber mais: regulação transnacional de dados
    • Proteção de dados na Buscante
    • Faça como eu fiz: governança e conformidade
    • O que aprendemos?
  5. Eficiência e Ganho de Escala

    • Entendendo como os dados são usados em escala
    • Por que uma organização precisa de governança
    • Governança como garantidora das iniciativas de dados
    • Para saber mais: criticidade de dado
    • Descentralização de dados na WaveCast
    • Facilitando a colaboração entre criadores na WaveCast
    • Faça como eu fiz: governança de dados
    • O que aprendemos?
  6. Governança de Dados na Era da Inteligência Artificial

    • A relação entre governança de dados e inteligência artificial
    • Explorando o papel dos metadados na Inteligência Artificial
    • Agentic AI e governança de dados
    • Desenvolvendo um modelo de IA eficiente na Jornada Viagens
    • Para saber mais: governança e biblioteconomia na era da IA
    • Implementando agentes de IA na Jornada Milhas
    • Faça como eu fiz: IA e Governança
    • O que aprendemos?
    • Conclusão

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Trabalhe com dados. Aprofunde seu conhecimento nas principais ferramentas de uma pessoa data scientist. Descubra as diferentes possibilidades de análise de dados, do Excel ao Python, e mergulhe em frameworks e bibliotecas, como Pandas, Scikit-Learn e Seaborn.

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