Data Analytics

O treinamento “Data Analytics”, tem como premissa capacitar o participante a compreender os modelos de análise, metodologias e frameworks analíticos para aprender a trabalhar com diferentes fontes de dados, como Google Analytics e Mídias Sociais

Sobre o Treinamento

O treinamento de "Data Analytics" tem como premissa abordar o conhecimento necessário para realizar os processos de extração, processamento e análise de dados, com foco em desenvolver habilidades para tomada de decisão estratégica em diferentes tipos de empresas.

Hoje a análise de dados é uma necessidade cada vez maior para todos os gerentes, analistas ou profissionais com projeção de carreira. É preciso ter habilidades para analisar informações e tirar conclusões relevantes e gerar conhecimentos que serão a base para tomar as melhores decisões.

A análise de dados possui diferentes facetas e abordagens, incorporando diversas técnicas. Tem grande importância em áreas como: ciências, estudos sociais e negócios, por conta da diversidade de modelos possíveis.

Os dados impulsionam as decisões

É muito mais do que apenas obter e analisar dados. Você também precisa saber como extrair e compartilhar insights para tomar decisões mais informadas. Vai aprender a explicar as suas descobertas de forma clara e convincente a diversos públicos.

Público Alvo

Público Alvo

Analistas de Negócios, Analistas de Inteligência de Mercado, Profissionais de Marketing Digital, Empreendedores, Gerentes de Projetos, Líderes de projeto, Analistas de Projeto, Donos de Produtos, Assistentes de Projeto, Executivos, Administradores, Analistas de Sistemas, Publicitários, Arquitetos de Software, Desenvolvedores, membros de equipe de analistas de dados das mais diversas áreas de conhecimento, e demais profissionais que buscam se manter atualizados com as mais modernas técnicas de análise de dados e inteligência de mercado da atualidade.

Carga Horária e Pré Requisito

Carga Horária e Pré Requisito

CARGA HORÁRIA: 40 horas

PRÉ-REQUISITO: Não há pré-requisitos formais para esta formação, sendo aberta a quem tiver interesse.



Instrutores

Instrutores

Corpo docente capacitado, certificados em diversas metodologias, temos em nosso quadro UX Experts, Agilistas, Cientistas de Dados, consultores de alto nível com bastante experiência de mercado, e atuação em diversas empresas do mercado nacional e internacional. Os instrutores são credenciados por organismos internacionais para ministrar este treinamento.

Benefícios Para a Empresa

Benefícios Para a Empresa

  • Permite a organização a fazer entregas rápidas e de grande valor agregado;
  • Reduz os riscos com a análise de informações estratégicas;
  • Maior flexibilidade para mudanças em projetos;
  • Maior qualidade do produto final;
  • Traduzir grandes volumes de informação em decisões de negócio efetivas.

Benefícios para o Participante

Benefícios para o Participante

  • Aplicar técnicas de visualização e predição de cenários futuros;
  • Coletar, limpar e analisar dados de diversas fontes como a internet, sites, redes sociais, arquivos locais, bancos de dados locais ou remotos;
  • Elaborar modelos conceituais de negócios e modelos analíticos simples;
  • Analisar diversos canais digitais e sua aplicação e interpretação para responder a perguntas de áreas como marketing, comercial, financeiro, logística e produto.

Conteúdo Programático

UNIDADE 1 – INTRODUÇÃO AO DATA ANALYTICS PARA NEGÓCIOS

  • Ciclo de vida de operações de dados: DataOps
  • Profissões orientadas a dados
  • Dados estruturados e não-estruturados
  • Gartner Magic Quadrant e Hype Cycle
  • Arquiteturas e plataformas orientadas à gestão de dados

UNIDADE 2 – PROCESSAMENTO DE DADOS E PLATAFORMAS DE MERCADO

  • Processamento local e na nuvem
  • Principais provedores de nuvem e arquiteturas
  • Dimensionamento e estratégias de custo, processamento e confiabilidade
  • Plataformas de Business Intelligence

UNIDADE 3 – FUNDAMENTOS DE ESTATÍSTICA PARA NEGÓCIOS

  • Medidas de posição
  • Medidas de dispersão
  • Relação entre variáveis
  • Indicadores e taxas
  • Exploratory Data Analysis

UNIDADE 4 – EXTRAÇÃO E MANIPULAÇÃO DE DADOS

  • Introdução a conceitos básicos
  • Enfoque e Arquitetura de Data Warehouse.
  • Data Warehouse x Datamarts
  • Modelagem de dados
  • Extração e manipulação de dados com SQL, Python, DAX

UNIDADE 5 – LIMPEZA, PREPARAÇÃO E MANIPULAÇÃO DE DADOS

  • Critérios de qualidade dos dados
  • Limpeza de dados: filtragem, imputação de casos perdidos, lidando com strings e dados categóricos
  • ETL: Extração, transformação e upload. História, conceito e principais ferramentas
  • Data Analytics Framework
  • Big Data: História, conceito e principais ferramentas

UNIDADE 6 – POWER BI – IMPLEMENTAÇÃO, FUNCIONALIDADES E ELABORAÇÃO DE DASHBOARD

  • PowerBI: Apresentação das funcionalidades básicas da ferramenta. Exercícios individuais. Práticas com casos de uso
  • Elaboramos juntos um Dashboard para aplicar na sua empresa

UNIDADE 7 – TABLEAU – IMPLEMENTAÇÃO, FUNCIONALIDADES E ELABORAÇÃO DE DASHBOARD

  • Tableau: Apresentação das funcionalidades básicas da ferramenta. Exercícios individuais Práticas com casos de uso
  • Elaboramos juntos um Dashboard para aplicar na sua empresa

UNIDADE 8 – GOOGLE DATA STUDIO – IMPLEMENTAÇÃO, FUNCIONALIDADES E ELABORAÇÃO DE DASHBOARD

  • Google Data Studio / Google Analytics: Apresentação das funcionalidades básicas da ferramenta. Exercícios individuais. Práticas com casos de uso
  • Elaboramos juntos um Dashboard para aplicar na sua empresa

UNIDADE 9 – INTRODUÇÃO À ANÁLISE PREDITIVA

  • Predição x Inferência: Métodos paramétricos x não paramétricos
  • Supervised x Unsupervised Learning
  • Regressão x Classificação
  • Probabilidade marginal, conjunta e condicional. Regra de Bayes
  • Distribuições de probabilidade mais usadas
  • Introdução aos problemas de classificação: Por que não usar a regressão linear?
  • Modelo de regressão logística
  • Calculando os coeficientes. KNN (clusterização)

UNIDADE 10 – GERAÇÃO DE UMA ESTRATÉGIA DE MEDIÇÃO

  • Conceito de Balanced Scorecard e OKR: Visão, missão, objetivos estratégicos
  • Perspectivas: financeira, clientes, processos internos, de aprendizagem e mudança
  • Iniciativas estratégicas. KPIs/KSIs
  • Segmentação de clientes: métodos de clustering para segmentar
  • Modelo RFM. Modelos de Segmentação por Risco
  • Montagem do ciclo de vida e da persona do cliente: Criação e monitoramento do ciclo de vida do cliente

UNIDADE 11 – COMUNICANDO E VISUALIZANDO DADOS DE FORMA EFICIENTE

  • Princípios de visualização de dados: como criar gráficos claros e efetivos?
  • Técnicas para visualização de múltiplas variáveis. Técnicas de storytelling para a apresentação de resultados
  • Boas práticas na geração de relatórios
  • Dashboards e relatórios de acordo com as necessidades do negócio: Dashboards com múltiplos objetos combinados
  • Storytelling

UNIDADE 12 – PROJETO FINAL (APLICANDO NA PRÁTICA)

  • Aplicação de todo o conhecimento adquirido para resolver problemas de um negócio com aspectos que simulam um caso real
  • Apresentação do projeto final

Diferenciais

Diferenciais

  • Metodologia diferenciada baseada em exercícios de fixação;
  • Instrutores capacitados e certificados, com vivência prática em projetos e consultorias;
  • Conteúdo em português com referência aos principais termos em inglês;
  • Exercícios práticos de estudo de caso para aplicação dos conceitos;
  • Condições especiais para grupos e treinamentos incompany;
  • Treinameto credenciado pelas principais entidades de certificação.

Turmas Disponíveis

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Avisaremos quando uma nova turma estiver disponível!

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