


100% Online
Duração de 12 meses
Reconhecida pelo MEC
95% satisfação com mais de 250 alunos
Sem TCC





Fundamentos de SIG e Cartografia
Sistemas de Coordenadas (UTM e Geodésico)
Introdução ao QGIS
Arquivos vetoriais, atributos e seleção de feições
Simbologias e rótulos no QGIS
Projeto prático de inundação
Composição e impressão de mapas no QGIS
Fundamentos do sensoriamento remoto
Interação da energia com a superfície terrestre
Assinatura espectral de diferentes alvos (florestas, rios, solos, áreas urbanas)
Seleção e uso de satélites e sensores remotos
Modelos espectrais aplicados a fenômenos ambientais
Monitoramento de vegetação, água, desmatamento e desastres naturais
Evolução histórica da programação e conceitos fundamentais
Estruturas de linguagens aplicadas ao geoprocessamento
Programação em Python para análises geoespaciais
Uso de pacotes e computação em nuvem
Google Earth Engine em JavaScript para processamento em larga escala
Projetos práticos: classificação de imagens, índices de vegetação, mapas e análises espaciais
Fundamentos de SIG e Bancos de Dados Geográficos
Modelagem e gerenciamento de dados espaciais
Consultas e análises em SQL espacial
Integração com Python (GeoPandas, Shapely, SQLAlchemy)
Conexão e uso de BDG no QGIS
Automação e análise avançada com scripts e fluxos de trabalho
Aplicações práticas em geotecnologia e gestão territorial
Introdução, história e tipos de Inteligência Artificial
Big Data e processamento paralelo com GPUs
Fundamentos de Machine Learning e algoritmos supervisionados/não supervisionados
Deep Learning: perceptron, MLP, funções de ativação, perda e otimizadores
Visão Computacional: imagens, cores, convoluções e redes convolucionais
Aplicações em reconhecimento, segmentação e detecção de objetos
Exemplos práticos de GeoAI com Python
Gestão de dados geoespaciais e configuração de servidor com Geoserver
Dashboards para visualização e planejamento de processos
Metodologias Ágeis aplicadas a projetos
Soft skills para gestão de pessoas e equipes
Gestão de projetos em ambientes competitivos
Estudos de caso integrando dados, pessoas e processos
ESG e Sustentabilidade: conceitos, métricas e indicadores
Estudos de impacto ambiental com uso de SIG e sensoriamento remoto
Geotecnologias aplicadas a ESG: mapas, dashboards e análises espaciais
Estudos de caso reais em empresas e governos
Fundamentos de geovisualização em ambientes digitais
Criação de dashboards geográficos interativos
Desenvolvimento de WebMaps com Streamlit
Integração com Python (Folium, Plotly, Geopandas)
Conexão com Bancos de Dados Geográficos
Interfaces gráficas e análises espaciais em dashboards
Deploy em nuvem e projetos práticos aplicados
Conceitos de ciência, conhecimento e método científico
Diferença entre trabalho científico e técnico, ética e plágio
Estrutura e tipos de trabalhos científicos
Elementos da pesquisa: tema, problema, hipótese, objetivos e metodologia
Estrutura do texto científico: introdução, revisão, resultados, conclusão e referências
Publicação em revistas e eventos científicos
Direitos humanos, fundamentais e da personalidade: privacidade, proteção de dados e organismos internacionais
Fake news: definição, liberdade de expressão, democracia, ofensas e direito de resposta
Legislação brasileira: Marco Civil da Internet, Cadastro Positivo e Lei de Acesso à Informação
Legislação europeia de proteção de dados (RGPD, regulamentos e diretivas)
Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD): conceitos, princípios, consentimento e direitos do titular
Tratamento de dados sensíveis, de crianças e adolescentes, e pelo Poder Público
Transferência internacional, agentes de tratamento, responsabilidades, ANPD e sanções administrativas
Fundamentos e contextualização de projetos nas organizações
Áreas do conhecimento segundo PMBOK/PMI
Áreas de competência segundo ICB/IPMA
Elaboração e visão integrada da gestão de projetos
Perfil do gerente e seleção de projetos tecnológicos
Introdução à filosofia Ágil
Implementação da filosofia Ágil
Bases conceituais da gestão da inovação
Transferência tecnológica
Informação como base para geração de conhecimento
Inovação tecnológica
Inteligência tecnológica
Prospecção e vigilância tecnológica
Roadmaps tecnológicos
Gestão do portfólio de projetos de inovação




























Fazer um MBA em Geotecnologias e Análise de Dados Espaciais oferece uma série de benefícios significativos, sendo uma escolha inteligente para quem busca se destacar em um campo em ascensão, aproveitando as oportunidades oferecidas pela análise de dados geoespaciais para impulsionar o sucesso profissional.
Com o aumento da disponibilidade de dados geoespaciais e o avanço das tecnologias de análise, há uma demanda crescente por profissionais qualificados em geotecnologias e análise de dados espaciais em diversos setores, como ambiental, agrícola, urbano, entre outros.
Além disso, habilidades em geotecnologias e análise de dados espaciais podem torná-lo altamente competitivo no mercado de trabalho, permitindo que você se destaque como um profissional qualificado e versátil, capaz de lidar com desafios complexos.
Profissionais atuantes nas mais diversas áreas, que precisam ou desejam adquirir conhecimentos em modelagem de dados geoespaciais, programação, banco de dados e tomada de decisão estratégica a partir das diversas vertentes das Geotecnologias e Análise de Dados Espaciais.
Não é permitida a matrícula de alunos que ainda não concluíram ou que não possuem um curso de nível superior.
Para sua matrícula ser efetivada deverá possuir diploma de graduação.
O curso tem uma vertente muito forte em hands on (mão na massa), onde será ensinado como desenvolver soluções apresentadas pelos professores para fins de tomada de decisão.
Teremos aulas práticas para desenvolvimento de mapas, algoritmos para análises de dados, mesclando desenvolvimento do algoritmo, com base nos fundamentos estudados e adquiridos, para fins de tomada de decisão.
O curso será dado em Python, Javascript, além disso, abordaremos SQL em algumas disciplinas.
O MBA não tem foco na gestão, mas sim em gerar resultados para tomada de decisões e senso crítico nos profissionais.
As aulas serão baseadas em estudos de casos e bancos de dados reais e de mercado provenientes de diversas áreas do conhecimento.
As aulas começam imediatamente no dia da matrícula.
As aulas são assíncronas e as disciplinas são liberadas a cada mês.
Sim, nosso MBA é em parceria com a Anhanguera que pertence ao grupo Cogna. Sendo assim, após realizar o MBA o aluno receberá um certificado de 420 horas reconhecido pelo MEC.
Ao final de cada disciplina o aluno terá que responder 10 questões objetivas e precisará ter aproveitamento superior a 70% para ser aprovado.
Não, os alunos não precisarão elaborar um TCC ou monografia durante o MBA.

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