Aprenda as principais técnicas e ferramentas analíticas do mercado

Especialize-se em técnicas e ferramentas que de fato resolvem problemas das empresas. Torne-se um(a) Analista de Dados !

3 coisas que você será capaz de fazer depois deste curso

Dominar o Microsoft Excel e o SQL para Analytics, explorar qualquer base de dados, realizar a limpeza dos dados, identificar problemas e extrair poderosos insights.

Utilizar as técnicas de dados mais adequadas para responder de forma embasada e com relevância estatística qualquer pergunta de negócios.

Desenvolver Dashboards intuitivos com o auxílio de ferramentas como o Power BI e técnicas de Storytelling.

Metodologia Preditiva

Aprenda de forma eficiente como analisar dados mantendo
o foco na solução e na entrega de valor

Figura de servidores e métricas

Imersão em uma área de Dados

Forme Squads de Dados de uma empresa, aprenda a priorizar projetos e entregar valor para diversas áreas

Figura de pessoas e decisões

Assessment de Dados

Cada aluno tem uma necessidade. Mapeamos suas oportunidades de melhora individuais e criamos um Plano de Desenvolvimento (PDI) personalizado para seguirmos juntos

Figura

Data Trainer

Aqui você tem um Personal Data Trainer que vai acompanhá-lo por toda a formação, te apoiando principalmente na execução do seu PDI e no atingimento dos seus objetivos

Figura de conquista de pessoa

Aulas dinâmicas e focadas em resolução de problemas

Aqui o aluno resolve problemas de Analytics desde o primeiro dia. Com isso, ganha experiência e segurança para utilizar as técnicas de dados na carreira.

Conheça mais detalhes de nossa metodologia única e inovadora que desenvolvemos com anos de experiência na formação de profissionais

Conheça mais detalhes de nossa metodologia única e inovadora que desenvolvemos com anos de experiência na formação de profissionais

Conteúdo programático

O que você vai aprender neste curso?

Módulo 1

Overview sobre Microsoft Excel

Neste módulo, faremos um overview da ferramenta Microsoft Excel e suas principais funções para a análise de dados. Funções, Tabelas Dinâmicas e Gráficos fazem parte da vida de todo analista.

Módulo 2

Estatística descritiva

Neste módulo, vamos aprender como resumir um grande conjunto de dados e obter um grande conjunto de dados e obter insights relevantes. Para isso, entenderemos os tipos de variáveis, como resumi-las em tabelas de frequência, gráficos ou medidas resumo.

Módulo 3

Probabilidade

Neste módulo, vamos entender como calcular as probabilidades de ocorrência de um fenômeno de interesse. Exemplo de aplicações: Propensão à compra, Turnover de Colaboradores, Inadimplência em Operações de Crédito, Marketing Digital, etc.

Módulo 4

Noções de Inferência

Neste módulo, vamos entender como utilizar uma amostra para tirar conclusões sobre uma população. Veremos o processo de estimação de um intervalo de confiança e qual o tamanho de amostra necessário para atingir uma determinada margem de erro na estimativa.

Módulo 5

Técnicas de Apresentação e KPI's

Neste módulo, vamos aprender as melhores formas de apresentar sua análise de dados para os mais diversos públicos, com técnicas de Storytelling e criação de KPI’s.

Módulo 6

Fundamentos de Business Intelligence (BI)

Neste módulo, faremos um overview dos principais conceitos de BI, entre eles: Bancos de Dados, linguagens de consulta de Dados, infra estrutura de Dados, ETL, Ingestão de Dados e Big Data.

Módulo 7

Bancos de Dados Relacionais e Não Relacionais - Parte 1

Neste módulo, vamos entender como utilizar o SQL para manipular os dados em um Data Ware House / Lake e extrair as informações necessárias para sua necessidade de negócio.

Módulo 8

Bancos de Dados Relacionais e Não Relacionais - Parte 2

Neste módulo, vamos praticar a principal tarefa de um(a) analista de dados: Preparação de Dados! Veremos como tratar Missing Values, dados duplicados, Outliers e demais correções de dados importantes para o bom andamento das análises.

Módulo 9

Visualização de Dados

Neste módulo, vamos aprender como visualizar os dados de sua análise de forma clara e objetiva. Para isso, aprenderemos a utilizar o Power BI e Tableau para criar Dashboards com o auxílio de técnicas de Storytelling.

Módulo 10

Projeto final (Capstone)

Na última parte do curso, os alunos vão consolidar todo o vasto conteúdo aprendido para entregar um projeto de Dados completo, desde o entendimento do problema de negócio até o plano de ação para a melhoria do processo.

Quer ver mais detalhes do conteúdo?

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O que nossos alunos acharam do curso?

Investimento

4 motivos para fazer nossos cursos

Ampliar hard skills. As habilidades analíticas são cada vez mais avaliadas pelos recrutadores. Aprenda a analisar dados!
Ampliar soft skills. Resolução de problemas é uma das competências mais valiosas para as empresas. Somos especialistas em problem-solving!
Ascensão profissional. Com os conhecimentos adquiridos nos curso, você dará um salto na carreira.
Aumento de salário. As organizações reconhecem profissionalmente e financeiramente os colaboradores com skill em Analytics. Seja valorizado no mercado!

Curso ao vivo

Black November 20% off

Próximas turmas

De R$ 6.990 por

á vista

Começar agora!

Carga Horária

95h de aulas ao vivo +
60h de aulas gravadas

Tempo aproximado para conclusão

5 meses


Acesso vitalício aos materiais

Sim


Suporte ao aluno

Via fórum, e-mail
ou Whatsapp


Mentoria

Sim, mentorias individuais quinzenais


Forma de pagamento

Cartão, boleto à vista ou parcelado* e PIX


Financie seu desenvolvimento profissional

Encontre a melhor forma de financiar sua carreira:

Convênios e parcerias: Trabalhamos com descontos para empresas parceiras. Verifique se a sua empresa já faz parte com nosso atendimento.

Reembolso corporativo. Nós listamos alguns dos vários motivos para que você convença o seu gestor/empresa a investir em você. Busque o patrocínio da empresa!

Convença o seu gestor a financiar o seu desenvolvimento em Analytics

Separamos alguns motivos pelos quais você terá grande proveito do nosso curso e como você conseguirá aplicá-lo na sua rotina corporativa.

Olá @,

Pesquisando por conteúdos e cursos que pudessem melhorar meu lado analítico, encontrei a Preditiva Analytics. Este curso irá melhorar o meu trabalho e a minha produtividade.

Espero seu apoio e da empresa para investirem neste meu aprendizado porque...

Baixar carta completa para o seu Gestor

A gente entra em contato com você!

4 motivos para fazer nossos cursos

Ampliar hard skills. As habilidades analíticas são cada vez mais avaliadas pelos recrutadores. Aprenda a analisar dados!
Ampliar soft skills. Resolução de problemas é uma das competências mais valiosas para as empresas. Somos especialistas em problem-solving!
Ascensão profissional. Com os conhecimentos adquiridos nos curso, você dará um salto na carreira.
Aumento de salário. As organizações reconhecem profissionalmente e financeiramente os colaboradores com skill em Analytics. Seja valorizado no mercado!

Preencha o formulário abaixo para seguirmos com os próximos passos!

Ficou com alguma dúvida?

Veja a nossa FAQ sobre o Curso Data Analytics

Qualquer um pode se inscrever no curso?

Com certeza! Ciência de Dados e Analytics são utilizadas em todas as áreas. Desta forma, todo profissional deve desenvolver essas habilidades para se destacar no mercado e garantir a empregabilidade nos próximos anos.

Não tenho conhecimento prévio. Será que vou acompanhar o curso?

Fique tranquilo(a), esse curso não tem pré-requisitos. Nossos materiais e metodologia vão ajudar muito em sua evolução. Mas precisamos combinar algo muito importante: Qualquer bom curso de Analytics envolve a dedicação dos alunos. Se você vai se dedicar, deixa o resto com a gente! :)

O conteúdo do curso é prático?

Sim, além de aprender os conceitos fundamentais para um profissional da área de Analytics, você realizará exercícios com dados reais, trocará experiências com os demais alunos e participará de discussões que ampliarão ainda mais seus conhecimentos.

Preciso saber linguagens de programação ou Microsoft Excel?

Para o curso Foundations, utilizamos o Excel como ferramenta principal. Não é exigido conhecimento prévio, embora seja recomendável. Caso não conheça a ferramenta, não se preocupe. Fornecemos esse overview da ferramenta para você. Sobre linguagens de programação, para a formação em Ciência de Dados são introduzidas as linguagens R e Python para Ciência de Dados, sendo necessário um conhecimento de lógica de programação para melhor aproveitamento do curso.

As aulas são Online?

As nossas aulas são totalmente online, tanto na modalidade "aulas gravadas" ou "aulas ao vivo" na semana.

Qual o tempo de dedicação ao curso para um bom aproveitamento?

Na Preditiva formamos os melhores profissionais de Dados do mercado. Para isso, temos uma extensa carga horária de aula e conteúdo adicional. Ou seja, nossos cursos são intensivos e vão em linha com a demanda de mercado de ter profissionais bem capacitados no menor tempo possível. Desta forma, além do tempo de aula semanal (cerca de 6 horas), sugerimos outras 6 horas semanais para estudo individual para resolver os vários exercícios e estudos de caso disponíveis ao longo dos módulos dos cursos. Portanto, para um bom aproveitamento do curso, sugerimos ao menos 12 horas semanais de investimento de tempo para o completo aproveitamento do curso. Isso significa que se você realiza outras atividades adicionais além do trabalho, como pós-graduação e inglês, talvez não consiga aproveitar tanto nosso curso. Caso o tempo não seja um problema para você neste momento, é só chegar e aprender Analytics como nunca! Embarque conosco nesta jornada!

Preciso levar/usar meu notebook? Qual configuração mínima?

Sim, seu notebook será sua principal ferramenta de trabalho. Sugerimos como configuração mínima um processador i5 ou similar com pelo menos 4 núcleos e 8GB de memória RAM.

Qual é a diferença entre Analytics e Ciência de Dados?

Analytics é o conjunto de conhecimentos envolvidos na identificação de padrões e obtenção de conclusões a partir de um conjunto de dados para a tomada de decisão fundamentada no método científico.

Ciência de Dados é um termo que tem sido usado de forma ampla para designar atividades que envolvem a obtenção de conhecimento e a aplicação desses na tomada de decisão de forma automática.

Dessa forma, Analytics é utilizada em Ciência de Dados, porém também existe fora dela. Enquanto que Ciência de Dados envolve uma gama mais ampla de conhecimentos, muito deles necessários ao trabalho com grande volume, variedade de dados e a velocidade necessária para uso das informações na tomada de decisões de forma automática.

Recebo algum certificado após a conclusão do curso?

Ao concluir o curso, após envio dos estudos de caso, você recebe um certificado digital para compartilhar nas redes sociais como LinkedIn, Facebook e outros.