OBJETIVOS
Ao final deste mini-curso o participante estará apto a:
1. Compreender o uso e utilidade do método experimental na pesquisa científica na área de Administração e, em específico, na área de Operações;
2. Desenhar um experimento, de campo ou de laboratório, para responder a um problema de pesquisa que demanda tal método.
CONTEÚDO
1. Proposição, hipótese, premissa, construto, modelo, teoria
2. Experimentos de laboratório e de campo
3. Tipos de manipulação, e checagem da manipulação
4. Pré-teste
5. Desenho de experimentos
6. Validades externa e interna
7. Moderação e mediação
8. Mecanismos subjacentes às relações causais
9. Análise de dados experimentais, incluindo métodos mistos (entre e intra-sujeitos).
METODOLOGIA
Pela restrição do tempo, os temas serão tratados de forma ampla, mas com profundidade o suficiente para o pesquisador definir o desenho experimental e análise coerente com seu problema de pesquisa.
Pesquisa em Big Data Analytics and Data Science – Tendências e Práticas
Descrição:
Este mini-curso apresentará fundamentos e as tendências de pesquisa em Big Data Analytics e explorará ferramentas de Social Network Analysis, Text Mining, Geoanálise e Estatística Espacial. Dados de redes sociais, geolocalização, modelos comportamentais de previsão e consumer insights, tornam-se menos incomuns nas organizações. Modelos tradicionais de previsão tendem a se tornar lentos se considerarmos volumes muitíssimo grandes de dados não estruturados. O Big Data Analytics surge como nova força nas organizações e com grande potencial de pesquisa acadêmica – como analisar de forma coerente e rápida informações em tempo real e em quantidade não controlada. A oficina tem caráter prático e será baseada em uso de ferramentas livres (R e GeoDA).
Mini-currículo do professor:
Eduardo de Rezende Francisco - eduardo.francisco@fgv.br - http://lattes.cnpq.br/2300593583702597
Professor de Data Science e GeoAnalytics da FGV EAESP
Doutor e Mestre em Administração de Empresas pela Fundação Getulio Vargas - EAESP e possui graduação em Bacharelado em Ciência da Computação pelo Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo. Vice-Coordenador do Curso de Graduação em Administração da FGV-EAESP. Professor de Carreira do Departamento de Tecnologia e Data Science (TDS) da FGV-EAESP. Ministra disciplinas ligadas a Geoinformação, Big Data, Business Analytics, Inteligência Analítica, Estatística Aplicada e Estatística Espacial. Coordenador do curso de Educação Continuada da FGV (FGV-PEC) denominado Inteligência Geográfica para Apoio a Decisão. Foi pesquisador visitante do Departamento de Information Science da University of Otago, na Nova Zelândia. Sócio-fundador das startups GisBI e Meia Bandeirada. Membro do Conselho Curador da Fundação SEADE (Sistema Estadual de Análise de Dados do Estado de São Paulo).
