Entenda o papel da análise de dados em decisões de negócio e descubra as principais abordagens e processos usados por profissionais da área.

Você será capaz de:

• Compreender o que é análise de dados e por que ela é importante
• Diferenciar os tipos de análise: descritiva, diagnóstica, preditiva e prescritiva
• Conhecer metodologias como CRISP-DM e KDD
• Entender o ciclo de vida dos dados: coleta, armazenamento, transformação e análise
• Identificar dados estruturados, semiestruturados e não estruturados
• Diferenciar bancos relacionais e não relacionais

Desenvolva análises exploratórias em Excel e organize dados com eficiência, utilizando fórmulas, tabelas dinâmicas, filtros e gráficos.

Você será capaz de:

• Navegar com fluidez no Excel e usar atalhos úteis
• Aplicar funções básicas (SOMA, MÉDIA, MÍNIMO, MÁXIMO)
• Usar funções condicionais e lógicas
• Buscar e referenciar dados com PROCV, PROCH, ÍNDICE e CORRESP
• Manipular texto, datas e validar dados
• Criar tabelas dinâmicas e gráficos informativos

Aprenda os principais conceitos estatísticos que fundamentam qualquer análise de dados. Comece a interpretar dados de forma crítica e precisa.

Você será capaz de:

• Diferenciar população e amostra
• Trabalhar com variáveis qualitativas e quantitativas
• Calcular média, mediana, moda, variância e desvio padrão
• Identificar outliers com quartis, percentis e boxplots
• Interpretar distribuições de frequência, histogramas, assimetria e curtose
• Visualizar dados estatísticos com gráficos apropriados

Aprenda a manipular e consultar bancos de dados usando SQL com foco em análise. Entenda como os dados são armazenados, relacionados e consultados.

Você será capaz de:

• Compreender o funcionamento do MySQL e SGBDs
• Modelar dados com DER e entender arquiteturas relacionais
• Utilizar comandos SQL: SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE
• Trabalhar com operadores e funções de agregação (SUM, COUNT, AVG)
• Realizar JOINs (INNER, LEFT, RIGHT) para cruzar dados
• Aplicar funções úteis e filtros complexos

Dê seus primeiros passos em programação com Python, a linguagem mais usada em ciência de dados. Aprenda a automatizar tarefas e preparar dados para análise.

Você será capaz de:

• Escrever seus primeiros scripts em Python no Google Colab
• Usar variáveis, tipos de dados e operadores
• Trabalhar com listas, dicionários e tuplas
• Controlar fluxos com if, elif, else e loops
• Explorar estruturas de repetição (for, while) e comandos úteis
• Escrever anotações com Markdown e documentar suas análises

Mostre tudo o que aprendeu em um projeto real. Escolha um conjunto de dados, desenvolva uma análise completa e apresente os resultados com base em evidências.

Você será capaz de:

• Escolher um problema ou tema para análise
• Coletar, limpar, transformar e analisar dados
• Utilizar ferramentas como Excel, SQL e Python
• Comunicar seus insights com clareza e embasamento
• Documentar sua análise para publicação no portfólio
• Apresentar resultados em uma defesa final com feedback