Comece sua jornada em análise de dados com esse ótimo overview de todo o mercado de dados e suas possibilidades. Após finalizar este curso, você nunca mais ficará perdido sobre "dados" e tudo o que é possível fazer com suas técnicas e ferramentas em qualquer área de atuação.
- A Revolução Industrial 4.0 já começou e você pode estar atrasado - 25:04
- Quais as habilidades a serem desenvolvidas neste ano em diante - 10:01
- O que são os "dados" e qual o papel das técnicas e ferramentas nisso tudo? - 17:00
- Técnicas de Análise de Dados: Parte 1 - Estatística - 20:08
- Técnicas de Análise de Dados: Parte 2 - Inferência - 13:01
- Técnicas de Análise de Dados: Parte 3 - Machine Learning e IA - 19:07
- Ferramentas para Análise de Dados - Introdução - 04:05
- Overview - Excel para Análise de Dados - 21:02
- Overview - SQL para Análise de Dados - 18:03
- Overview - Power BI para Análise de Dados - 15:00
- Overview - Python para Análise de Dados - 28:00
- Ferramentas para Análise de Dados: Qual ferramenta escolher? - 20:00
- A importância da Metodologia em Projetos de Dados - 16:06
- A tal da Cultura Data Driven (cultura analítica) - 14:04
- Os desafios na implantação da Cultura Data Driven e a Alfabetização de Dados - 30:00
- Engenheiro, Analista ou Cientista? O papel de cada profissional na Jornada dos Dados - 25:08
- A importância de uma boa gestão de carreira - 12:08
- O processo de aprendizado das habilidades em dados - 20:05
FAQ
- "Dados" servem pra minha área? Essa habilidade é para mim? - 03:00
- "Não sei se devo virar Engenheiro, Analista ou Cientista de Dados: o que fazer?" - 10:00
- "Quero migrar logo para esta área... Dá para fazer isso com rapidez?" - 14:03
- "Estou desempregado... como conciliar o curso com a necessidade de pagar as contas?" - 09:01
- "Tenho mais do que 40 anos. Será que consigo fazer a transição após essa idade?" - 07:03
Neste curso você vai aprender a utilizar o Microsoft Excel para as principais tarefas de análise de dados. Entre elas, a utilização de fórmulas e funções, validação de dados, tabelas dinâmicas e construção de gráficos.
- Aula 01 - Estrutura de uma planilha e teclas de função - 09:04
- Aula 02 - Formatação de células e "Ir para Especial" - 10:40
- Aula 03 - Alça de Preenchimento e o uso de séries numéricas e textuais - 07:54
- Aula 04 - Poderoso recurso "Colar Especial" - 14:36
- Aula 05 - Separação de textos em colunas - 10:15
- Exercício 1 - Formatação de células e Texto para Colunas - 30:00
- Aula 06 - O princípio das fórmulas - 17:22
- Aula 07 - Entendendo as referências relativas e absolutas - 16:04
- Aula 08 - Formatação condicional - 11:15
- Aula 09 - Validação de Dados - 09:04
- Aula 10 - O que é uma função? - 05:53
- Aula 11 - Funções ESQUERDA(), DIREITA() entre outros - 16:04
- Aula 12 - Funções E(), OU() e a função SE() - 18:21
- Aula 13 - Função PROCV() - 18:07
- Aula 14 - Função ÍNDICE() e CORRESP() - 13:55
- Aula 15 - Funções DATA(), MÊS(), ANO(), DIA.DA.SEMANA() entre outros - 21:55
- Aula 16 - Funções ARRED(), INT() entre outros - 17:10
- Aula 17 - Funções MEDIA(), CONT.VALORES(), CONT.SE(), DESVPAD.P() entre outros - 10:42
- Aula 18 - Erros #N/D, #REF, #VALOR, #NUM e outros problemas comuns - 14:38
- Exercício 2 - Fórmulas e Funções do Excel - 30:00
- Aula 19 - O que são e como criar uma tabela dinâmica? - 18:55
- Aula 20 - Tabelas de Frequência - 14:53
- Aula 21 - Medidas Resumo (Média, Contagens, Variância, Desvio Padrão etc.) - 16:26
- Aula 22 - Como inserir e quais são os tipos de gráficos? - 06:24
- Aula 23 - Como formatar um gráfico? - 15:20
- Aula 24 - Gráficos de Pizza e de Rosca - 15:13
- Aula 25 - Gráficos de Barras e Colunas - 13:14
- Aula 26 - Gráficos de Linhas - 10:17
- Aula 27 - Gráfico de Histograma - 11:42
- Aula 28 - Gráfico de Pareto - 10:36
- Aula 29 - Gráfico de Caixas Estreitas (Box Plot) - 12:46
- Aula 30 - Gráfico de Dispersão (Scatter Plot) - 13:00
- Aula 31 - Gráfico de Cascata (Waterfall) - 08:03
- Aula 32 - Como escolher o melhor gráfico para sua análise? - 08:41
- Exercício 3 - Gráficos - 30:00
- Aula 33 - Gráficos dinâmicos e segmentação de dados - 12:26
- Aula 34 - Como criar Dashboards no Excel? - 18:11
Transforme dados em conhecimento, gerando poderosos insights e tomando as melhores decisões utilizando técnicas simples e práticas de Estatística Descritiva.
- Aula 1 - Introdução e Tipos de variáveis - 17:00
- Aula 2 - Tabelas de frequências - 16:44
- Aula 3 - Interpretando a Média da forma correta - 17:37
- Aula 4 - Como utilizar a Mediana? - 11:45
- Aula 5 - Outras medidas de posição: Mínimo, Máximo e os Quartis. - 14:52
- Aula 6 - Desvio Padrão e Variância - 25:16
- Aula 7 - Gráficos de Pizza, Barras, Linhas e Pareto - 11:50
- Aula 8 - Gráfico de Histograma - 09:29
- Aula 9 - Gráfico de Box Plot - 23:07
- Aplicação 1: Vendas de Produtos Bancários - 30:00
- Aplicação 2: IDHM dos municípios brasileiros - Parte I - 30:00
Entenda como cada variável de sua base de dados se relaciona usando técnicas de correlação e associação. Explore esses insights do jeito certo.
- Aula 1 - Correlação Pearson - 19:23
- Aula 2 - Demonstração: Correlação Pearson - 14:00
- Aula 3 - Information Value: Uma das melhores medidas de associação! - 17:32
- Aula 4 - Demonstração: Information Value - 23:30
- Aula 5 - R Quadrado: Coeficiente de Determinação - 21:09
- Aula 6 - Correlação vs. Causalidade - 12:51
- Aplicação 2: IDHM dos municípios brasileiros - Parte II - 30:00
- Aplicação 3: Marketing no Mercado Financeiro- 30:00
Este curso de ETL para Análise de Dados aborda os fundamentos do processo de Extração, Transformação e Carga de dados. Focado em ferramentas como Excel e Power Query, o curso cobre extração de várias fontes, técnicas de transformação incluindo limpeza e manipulação de dados, e métodos de carga. Aprenda as habilidades práticas essenciais para preparar dados eficientemente para qualquer análise.
Não temos bola de cristal, porém conseguimos dar ótimos palpites com o uso correto das técnicas de Probabilidade e Análise Preditiva. Entenda como utilizar Probabilidades.
- Aula 1: Introdução a Probabilidade - 07:13
- Aula 2: Teoria Clássica - 09:54
- Aula 3: Teoria Clássica - O problema de Mounty Hall - 09:11
- Aula 4: Teoria Frequentista - 11:19
- Aula 5: Teoria Axiomática - 15:15
- Aula 6: Probabilidades - Uma arma poderosa - 11:07
- Aplicação 1: Condições de Vida da População Brasileira - 30:00
- Aplicação 2: Probabilidades em sorteios- 30:00
Com os conceitos de probabilidade apresentados, é interessante perceber como alguns modelos como "a curva Normal" aparecem naturalmente em várias áreas de negócios.
- Aula 1: Introdução às Variáveis Aleatórias - 04:13
- Aula 2: Variáveis Discretas - 13:47
- Aula 3: Distribuição de Probabilidades Uniforme - 08:09
- Aula 4: Distribuição de Probabilidades Binomial (Opcional) - 13:46
- Aula 5: Distribuição de Probabilidades Poisson (Opcional) - 11:14
- Aula 6: Variáveis Contínuas - 05:04
- Aula 7: Distribuição de Probabilidades Normal - 12:38
- Aula 8: Outras distribuições de probabilidades - 05:10
- Aplicação 3: Envio de e-mails promocionais - 30:00
- Aplicação 4: Checando a Megasena - 30:00
- Aplicação 5: Avaliação de Idades - 30:00
Na maioria da vezes não temos acesso à todos os clientes/dados. Desta forma, precisamos trabalhar com amostras. Descubra como!
- Aula 1: Conceitos Fundamentais: População, Amostra e Viés - 25:02
- Aula 2: Conceitos Fundamentais: Estimadores - 22:31
- Aula 3: O importante Teorema do Limite Central - 20:07
- Aula 4: Intervalos de Confiança: Estimando a Média da População - 28:42
- Aula 5: Intervalos de Confiança: Demonstração - 21:50
- Aula 6: Intervalos de Confiança: Estimando a Proporção da População - 15:33
- Aula 7: Calculando a Margem de Erro e o Tamanho da Amostra - 22:03
- Aplicação 1: Validação da qualidade das amostras - 30:00
- Aplicação 2: Adequação de automóveis aos suecos - Parte 1 - 30:00
- Aplicação 3: Conversão de Vendas - 30:00
- Aplicação 4: Pesquisa em produtos fitness - 30:00
- Aplicação 5: Adequação de automóveis aos suecos - Parte 2 - 30:00
- Aplicação 6: Estudo de Vendas e Frete em um Marketplace - 30:00
Entenda como usar o SQL para extraia dados de bancos de dados relacionais e criar consultas que geram poderosos insights de negócios.
- O que é o SQL e por qual razão devemos usá-lo? - 13:09
- Instalando o Dbeaver - 02:00
- Configurando seu ambiente para fazer consultas em SQL - 03:00
- Sua primeira consulta usando SQL (Comando SELECT e FROM) - 07:09
- Como personalizar o nome das colunas - 06:02
- Como limitar a quantidade de linhas? - 10:02
- Como filtrar linhas no SQL? (Comando WHERE) - 18:02
- Como filtrar linhas usando mais de um critério? (AND, OR, BETWEEN, IN) - 21:05
- Criando novas colunas / variáveis (Comando CASE WHEN) - 12:09
- Ordenando as linhas de uma consulta (Comando ORDER BY) - 06:07
- Como contar linhas com SQL? (Comando COUNT) - 13:09
- Medidas resumo com o SQL (Comando SUM, AVG, MAX, MIN, VAR) - 08:08
- Como resumir dados por grupos? (Comando GROUP BY) - 17:07
- Como fazer consultas com mais de uma fonte de dado? (Comando JOIN) - 13:09
- Como fazer consultas de dados mantendo somente elementos comuns? (INNER JOIN) - 12:03
- Como fazer consultas de dados preservando todos os dados de uma tabela? (OUTER JOIN) - 22:09
Entenda como fornecer significância estatística a qualquer estudo analítico com o uso dos testes de hipóteses. Importante para avaliar os experimentos que realizamos no dia a dia.
- Aula 1: Introdução aos Testes de Hipóteses - 06:44
- Aula 2: Teste de Hipóteses para Média de 1 população - 20:23
- Aula 3: Testes de Hipóteses para Média e Variância de 2 populações - 14:49
- Aula 4: Teste de Hipóteses para Média de 2 populações pareadas - 09:50
- Aula 5: Teste de Hipóteses para Proporção de 2 populações - 18:38
- Aula 6: Revisão dos Testes de Hipóteses - 04:03
- Aula 7: A importância do Método Científico - 17:44
- Aplicação 1: Teste de Colesterol dos Colaboradores - 30:00
- Aplicação 2: Índice de Desenvolvimento Humano - 30:00
- Aplicação 3: Efeito do Álcool no Reflexo de Motoristas - 30:00
Entenda como estimar medidas com o uso simultâneo de dezenas de variáveis de sua base de dados. Aprenda como criar modelos estatísticos.
- Aula 1: Introdução - 19:56
- Aula 2: Múltiplas variáveis explicativas - 23:25
- Aula 3: Multicolinearidade - 13:21
- Hands On 1: Multicolinearidade - 30:00
- Aula 4: Utilizando variáveis explicativas qualitativas - 23:54
- Hands On 2: Variáveis explicativas qualitativas - 30:00
- Aula 5: Diagnóstico do modelo - 33:48
- Hands On 3: Diagnóstico do Modelo - 30:00
Evolua ainda mais suas habilidades em SQL explorando recursos poderosas dessa linguagem de consultas tão importante para profissionais de dados.
- Como os dados são organizados em uma empresa - 21:02
- Como a organização de dados é normalmente apresentada (ERD) - 08:01
- Qual a diferença entre Data Warehouse e Data Lake - 15:08
- Como os DW são organizados - 10:03
- Quais os diferentes papeis do SQL - 06:09
- Noções de Big Data - 13:06
- Como identificar erros em consultas de dados - 18:03
- Como manter sua consulta organizada - 07:09
- Como fazer uma subconsulta - Parte 1 - 09:02
- Como fazer uma subconsulta - Parte 2 - 17:07
- Como organizar múltiplas consultas (WITH) - 22:09
- Como filtrar dados de uma tabela a partir de dados em outra tabela - 13:05
- Criando uma nova tabela a partir da combinação de todos os elementos de duas tabelas - 09:08
- Como juntar duas tabelas - 07:07
- Como usar funções de agregação sem Group By - 15:00
- Como criar um rank para seus dados - 15:00
- Como identificar elementos antecessores e sucessores - 15:00
- O que significa tratar dados no contexto de SQL - 15:06
- Quais são tipos de dados e como identificar - 14:07
- Como trabalhar com datas - 21:07
- Como trabalhar com textos, filtros e tratamentos - 12:01
- Como trabalhar com números, filtros e tratamentos - 15:00
- Como trabalhar com Nulos - 15:00
- Quais são os principais bancos de dados - 15:00
- Como configurar um banco de dados local (PostgreSQL) - 12:08
- Como criar uma tabela - 14:02
- Como apagar uma tabela - 04:06
- Como alterar a estrutura da tabela - 06:04
- Como adicionar novas linhas a uma tabela - 10:09
- Como atualizar dados em uma tabela - 04:08
- Como apagar linhas de uma tabela - 03:02
Aprenda como utilizar o Power BI, uma das principais ferramentas para Data Visualization do mercado. Construa análises visuais e Dashboards que geram valor para o negócio.
Introdução ao Power BI
- Aula 1 - Instalação do Power BI e requisitos de software - 01:09
- Aula 2 - Navegando pela interface do Power BI - 07:04
Seu primeiro Dashboard
- Aula 3 - Contexto de negócio e Fluxo Geral de trabalho no Power BI - 08:03
- Aula 4 - Importando e preparando os dados necessários - 07:03
- Aula 5 - Criando os visuais - 04:08
- Aula 6 - Finalizando e publicando seu Dashboard Localmente - 03:07
Preparação de Dados no Power BI
- Aula 7 - Importando Arquivos CSV e Excel - 10:01
- Aula 8 - A interface do Power Query - 23:07
- Aula 9 - Normalização de Tabelas - 09:01
- Aula 10 - Transformações de Texto - 17:09
- Aula 11 - Transformações de Data - 10:09
- Aula 12 - Transformações Numéricas - 08:03
- Aula 13 - Combinando dados de diferentes arquivos - 19:02
- Aula 14 - Importando de fontes SQL - 14:09
Visualização de Dados no Power BI
- Aula 15 - Como criar visuais? - 04:03
- Aula 16 - Inserindo tabelas e matrizes - 12:08
- Aula 17 - Gráficos de Comparação - Barras e Colunas - 12:06
- Aula 18 - Gráficos de Comparação - Linhas - 06:07
- Aula 19 - Gráficos de Composição - Pizza, Rosca e TreeMap - 05:06
- Aula 20 - Gráficos de Composição - Área, Funil e Gauge - 07:06
- Aula 21 - Gráficos de Distribuição e Relação entre variáveis - 14:07
- Aula 22 - Como escolher o melhor gráfico para visualizar seus dados? - 10:02
- Aula 23 - KPI's no Power BI - 13:01
- Aula 24 - Trabalhando com Filtros - 08:03
- Aula 25 - Segmentação de Dados - 10:04
- Aula 26 - Editando as interações entre visuais - 05:00
Modelagem de Dados no Power BI
- Aula 27 - Relacionamento de tabelas no Power BI - 08:02
- Aula 28 - Direção do Filtro - 03:09
Linguagem DAX
- Aula 29 - Introdução ao DAX - 13:07
- Aula 30 - Diferença entre Colunas e Medidas - 15:05
- Aula 31 - Medidas Rápidas - 13:07
- Aula 32 - Entendendo o contexto da medida - 07:03
- Aula 33 - Função Calculate - 09:02
- Aula 34 - Funções acumulativas - 09:03
- Aula 35 - Funções Iterantes - 13:03
- Aula 36 - Funções Lógicas - 13:09
- Aula 37 - Operadores do DAX - 15:09
- Aula 38 - Funções matemáticas - 14:00
- Aula 39 - Funções de Filtro - 17:09
- Aula 40 - Funções de Data - 19:07
- Aula 41 - Funções de Texto - 15:08
- Aula 42 - Funções de Tabela - 14:07
Contando histórias com o Power BI
- Aula 43 - Elementos de um Dashboard - 05:01
- Aula 44 - Formatação de Página - 07:01
- Aula 45 - Hierarquia de Dados e Drilldown - 07:00
- Aula 46 - Tooltips - 04:06
- Aula 47 - Detalhamento por Dril Through - 03:08
- Aula 48 - Trabalhando com parâmetros - 10:04
- Aula 49 - Formatação Condicional - 06:05
- Aula 50 - Bookmarks - 07:00
- Aula 51 - Criando Navegabilidade em seu Dashboard - 03:06
- Aula 52 - Tema Personalizados - Parte 1 - 07:02
- Aula 53 - Tema Personalizados - Parte 2 - 05:08
- Aula 54 - Tema Personalizados - Parte 3 - 11:00
- Aula 55 - Tema Personalizados - Parte 4 - 14:03
Publicando seu Dashboard
- Aula 56 - Criando E-mail Corporativo - 05:08
- Aula 57 - Publicando seu Dashboard no Power BI Online - 04:09
- Aula 58 - Formas de compartilhamento de Relatórios - 03:08
- Aula 59 - Exportação para Power Point, PDF e Excel - 04:02
- Aula 60 - Mantendo um Workspace - 01:01
- Aula 61 - Agendamento de atualização - 04:03
Este curso de Data Storytelling ensina a arte de contar histórias com dados. O curso explora diferentes tipos de histórias em dados, discute vieses, contextualização de informações e técnicas de apresentação. Fornece habilidades práticas para criar narrativas impactantes com dados em diversos contextos, desde relatórios técnicos até portfólios.
Este curso introduz a computação em nuvem para análise de dados, abordando AWS, armazenamento, processamento de dados e visualização de dados. Aprenda ferramentas como AWS Glue, Athena e QuickSight, além do Microsoft Fabric. Prepare-se para utilizar eficientemente a nuvem na análise de dados, aprendendo habilidades essenciais para projetos reais.
Estruture adequadamente seu projeto de dados para trabalhar de forma eficiente e gerar resultados de forma organizada e com maior valor gerado.
- Aula 1: Overview do CRISP-DM - 09:34
- Aula 2: Entendimento do Negócio - 35:35
- Aula 3: Entendimento dos Dados - 11:54
- Aula 4: Preparação dos Dados - 17:36
- Aula 5: Desenvolvendo o estudo ou modelo - Parte 1 - 18:40
- Aula 6: Desenvolvendo o estudo ou modelo - Parte 2 - 19:38
- Aula 7: Validação do Trabalho - 15:14
- Aula 8: Deploy - Implantação - 13:32
- Aula 9: Considerações Finais - 13:31
As análises e estudos tem um objetivo: gerar valor! Saiba como mensurar o resultado do seu trabalho e apresentar os achados de forma estruturada e organizada.
- Aula 1: Mensurando o potencial de um projeto de dados - 20:41
- Aula 2: Mensurando o impacto gerado após a implantação - 17:02
- Aula 3: Apresentando um projeto de dados - Parte 1 - 20:15
- Aula 4: Apresentando um projeto de dados - Parte 2 - 13:42
Entenda as inúmeras possibilidades de aplicação das técnicas de Data Science para resolver problemas de negócios. Entenda as diferenças entre as várias técnicas de modelagem.
- O que são modelos? - 09:35
- Para que servem os modelos? - 11:27
- Categorias de Modelos - 12:19
- Modelos Estatísticos vs. Machine Learning - 12:12
Se você quer seguir carreira como Cientista de Dados, é importante entender os conceitos matemáticos por trás dos algoritmos de Data Science.
- Aula 1: Overview - 18:30
- Aula 2: Definição e Gráficos - 14:08
- Aula 3: Funções Lineares e por Partes - 08:01
- Aula 4: Funções Polinomiais e Exponenciais - 09:13
- Aula 5: Funções Compostas - 11:46
- Aula 6: Funções de duas ou mais variáveis - 15:43
- Aula 7: O problema da tangente - 14:37
- Aula 8: O limite de uma função - 13:01
- Aula 9: Continuidade - 10:53
- Aula 10: A derivada como uma função - 36:50
- Aula 11: Regras de diferenciação - 30:05
- Aula 12: Derivadas Parciais - 14:38
- Aula 13: Derivadas Direcionais - 24:55
- Aula 14: Valores máximos e mínimos de funções - Parte 1 - 20:00
- Aula 14: Valores máximos e mínimos de funções - Parte 2 - 20:00
- Aula 15: Matrizes e suas operações - 34:07
- Aula 16: Sistemas Lineares - 36:48
- Aula 17: Vetores e suas operações - 26:58
- Aula 18: Overview sobre Otimização - 11:52
- Aula 19: O Método Simplex - 24:36
- Aula 20: Otimização Não Linear - 15:12
- Aula 21: Algoritmos de Descida - 18:25
- Aula 22: O Método Gradient Descent - 31:03
Seja mais eficiente e produza análises incríveis com menor esforço aprendendo uma das linguagens de programação mais utilizadas para análise de dados: Python.
- Aula 1: Estruturas de Dados (parte 1) - 30:00
- Aula 1: Estruturas de Dados (parte 2) - 17:17
- Aula 2: Estruturas de Controle - 27:35
- Aula 3: Organização e Escalada com Funções e Classes - 25:06
- Aula 4: Numpy - 38:11
- Aula 5: Pandas: Introdução e filtragem de DataFrames - 24:09
- Aula 6: Pandas - Concatenação, Merges e Joins de DataFrames - 18:15
- Aula 7: Pandas - Agregando e resumindo dados - 16:28
- Aula 8: Pandas - Dados faltantes (missing values) e Duplicações - 14:41
- Aula 9: Pandas - Tratamento de Variáveis e Datas - 16:47
- Aula 10: Matplotlib - Criando gráficos - 27:21
- Aula 11: Matplotlib - Tipos de gráficos - 30:15
- Aula 12: Matplotlib - Matriz de gráficos (subplots) - 06:25
- Aula 13: Matplotlib - Gráficos com o Seaborn - 28:34
- Aula 14: Scikit-Learn - Preparação dos Dados (parte 1) - 30:00
- Aula 14: Scikit-Learn - Preparação dos Dados (parte 2) - 12:29
- Aula 15: Scikit-Learn - Redução de Dimensionalidade, Classificação e Regressão - 26:48
- Aula 16: Scikit-Learn: Clusterização e Seleção de Modelos - 26:56
- Aula 17: Introdução ao H2O - 38:55
Para ter bons resultados nas análises de dados é fundamental que a qualidade dos dados seja muito boa! Aprenda a transformar e preparar os dados adequadamente utilizando o Python.
- Aula 1: Valores faltantes ou Missing Values - 12:50
- Aula 2: Dados duplicados - 08:00
- Aula 3: Conversão de tipos de dados - 07:41
- Aula 4: Transformações de Colunas e Linhas - 14:40
- Aula 5: Estudo de Caso - Qualidade na Central de Atendimento - Parte 1 - 21:00
- Aula 5: Estudo de Caso - Qualidade na Central de Atendimento - Parte 2 - 18:05
Desenvolva modelos que te permitirão classificar os dados quando sua variável resposta for do tipo binária (Ex: Cliente Comprou ou Não Comprou, Churn ou Não Churn entre outros).
- Aula 1: Introdução - 22:46
- Aula 2: Demonstração - 16:56
- Aula 3: Interpretação do Modelo de Regressão Logística - 33:43
- Hands On: Base Iris - 30:00
- Hands On: Base Iris - Resolução - 35:03
Garantindo a qualidade dos modelos desenvolvidos avaliando o desempenho, generalização e sua interpretação de negócio.
- Aula 1: Introdução - 05:04
- Aula 2: Precision, Recall e F1 Score - 16:32
- Aula 3: Sensibilidade e Especificidade - 13:15
- Aula 4: AUC - 18:57
- Aula 5: KS - 09:56
- Hands On: Detecção de Diabetes - 30:00
- Hands On: Detecção de Diabetes - Resolução - parte 1 - 26:19
- Hands On: Detecção de Diabetes - Resolução - parte 2 - 26:19
- Aula 6: Introdução - 20:08
- Aula 7: Tipos de Validação - 15:44
- Aula 8: Validação Cruzada - 31:05
- Aula 9: Problemas comuns na validação - Parte I - 16:00
- Aula 10: Problemas comuns na validação - Parte II - 23:16
- Hands On: Custos de Saúde - 30:00
- Hands On: Custos de Saúde - Resolução - 30:59
- Aula 11: Introdução - 16:30- Aula 12: Técnicas de Regularização - 31:58
- Hands On: Probabilidade de Default - Resolução - 27:41
- Aula 13: Introdução - 29:34
- Aula 14: Demonstração Redes Neurais Artificiais - 38:24
- Aula 15: Demonstração Random Forest - 08:37
- Aula 16: Demonstração Gradient Boosting - 06:56
- Hands On: Ofensores na Concessão de Crédito - 02:13
- Hands On: Ofensores na Concessão de Crédito - Resolução - 24:48
Aprenda um dos algoritmos mais robustos de Machine Learning. Com as árvores de decisão, você conseguirá predizer variáveis numéricas ou qualitativas.
- Aula 1: Introdução - 21:33
- Aula 2: Modelos de Classificação - 17:45
- Aula 3: Modelos de Classificação - Demonstração - 22:08
- Hands On 1: Probabilidade de Turnover - 30:00
- Aula 4: Modelos de Regressão - 29:50
- Hands On 2: Salário dos Colaboradores - 30:00
- Aula 5: Confiabilidade e Generalização - 30:20
- Hands On 3: Confiabilidade e Generalização - 30:00
- Hands On 4: Probabilidade de Turnover - Resolução - 27:06
- Hands On 5: Salário dos Colaboradores - Resolução - 12:23
- Hands On 6: Confiabilidade e Generalização - 35:31
Utilize técnicas de combinação de modelos para obter um desempenho maior no desenvolvimento de modelos supervisionados. Algoritmos "estado da arte" são produzidos assim.
- Aula 1: Introdução - 24:03
- Hands On 1: Melhorando a Concessão de Crédito - 30:00
- Aula 2: Random Forest e outros - 19:59
- Hands On 2: Classificando a Renda dos Norte Americanos - 30:00
- Aula 3: AdaBoost e Gradient Boosting - 12:24
- Aula 4: Demonstração - 18:01
- Hands On 3: Recomendando Bons Vinhos - 30:00
- Hands On 4: Melhorando a Concessão de Crédito - Resolução - 13:53
- Hands On 5: Classificando a Renda dos Norte Americanos - Resolução - 15:45
- Hands On 6: Recomendando Bons Vinhos - Resolução - 18:46
Aprenda a utilizar uma das técnicas mais poderosas e complexas do grupo de Machine Learning.
- Aula 1: Introdução - 32:06
- Aula 2: Hiperparâmetros e Aprendizagem - 30:35
- Aula 3: Modelos de Classificação - Parte 1 - 22:42
- Aula 3: Modelos de Classificação - Parte 2 - 11:21
- Aula 4: Modelos de Regressão - 30:30
- Hands On: Probabilidade de Doença Cardíaca - 01:58
- Hands On: Probabilidade de Doença Cardíaca - Resolvido - 18:56
Com essa técnica é possível identificar grupos de observações que tem características semelhantes apenas considerando as variáveis explicativas.
- Aula 1: K-Means - Introdução - 11:30
- Aula 2: K-Means - Demonstração - 33:11
- Hands On: Pagamento de Dívida - Resolução - 14:55
Em algumas situações, reduzir o número de variáveis disponíveis traz muitos benefícios, principalmente do ponto de vista computacional.
- Aula 1: PCA - Introdução - 14:42
- Aula 2: PCA - Demonstração - 15:20
- Aula 3: AutoEncoder - 15:39
- Aula 4: t-SNE - 16:25
- Hands On: Grupos de Vinhos - 04:04
Identifique outliers (dados discrepantes ou anomalias) utilizando técnicas sofisticadas como Isolation Forest e AutoEncoder.
- Aula 1: Isolation Forest - Introdução - 08:19
- Aula 2: Isolation Forest - Demonstração - 17:00
- Aula 3: AutoEncoder - 17:57
- Hands On: Prevenção a Fraudes - 05:15
Domine as técnicas que vão te ajudar a ajustar os hiperparâmetros dos modelos ou preparar as bases com amostras desbalanceadas para extrair o máximo dos dados e atingir um desempenho ainda melhor!
- Aula 1: Introdução - 17:04
- Aula 2: Random Search - 28:17
- Aula 3: Grid Search - 10:21
- Aula 4: Bayesian Optimization - 24:19
- Hands On: Estado da Arte na Concessão de Crédito - 02:28
- Hands On: Estado da Arte na Concessão de Crédito - Resolução - 21:10
- Aula 5: Introdução - 11:33- Aula 6: Oversampling - 29:52
- Aula 6: Oversampling - 29:52
- Aula 7: Undersampling - 19:19
- Hands On: Fraudes no Cartão de Crédito - 03:09
Descubra as técnicas que vão permitir com que você utilize dados no formato texto para enriquecer ainda mais suas análises!
- Aula 1: Introdução - 14:58
- Aula 2: Preparação dos Textos - 18:49
- Aula 3: Preparação dos Textos - Demonstração - 24:41
- Aula 4: Análise Exploratória dos Textos - 15:49
- Aula 5: Representação Bag-of-Words - 22:56
- Aula 6: Representação TF-IDF - 12:22
- Aula 7: Representação Word2Vec - Introdução - 21:06
- Aula 8: Representação Word2Vec - Demonstração - 26:18
- Aula 9: Modelos de Classificação utilizando Textos - 27:46
- Hands On: Análise de Sentimentos - 06:02
Aprenda como analisar dados existentes nas imagens e vídeos. Construa classificadores capazes de identificar objetos e pessoas em imagens e vídeos.
- Aula 1: Introdução - 21:51
- Aula 2: Max Pooling e Classificação de Imagens - 22:49
- Aula 3: Demonstração - 28:24
- Hands On: Dígitos em Árabe - 03:57
- Hands On: Dígitos em Árabe - Resolução - 15:43
- Aula 4: Outras aplicações de Computer Vision - 21:03
- Aula 5: Demonstração de Reconhecimento Facial - 35:32
Não adianta analisar dados se você não for eficiente nas suas escolhas de carreira. Reunimos todos os principais fatores que vão lhe trazer muitas oportunidades.
- O conceito do Funil e sua Taxa de Empregabilidade - 08:39
- A carreira e seu sistema de pontos invisível - 12:20
- Criando seu perfil no Linkedin - 15:20
- Otimizando seu perfil para ficar irresistível aos recrutadores - Parte 1 - 16:26
- Otimizando seu perfil para ficar irresistível aos recrutadores - Parte 2 - 21:56
- Por dentro da ferramenta usada pelos recrutadores - 18:14
- Portfólio: provando que você sabe o que faz - 28:58
- Cuide de sua imagem online e se diferencie dos demais - 21:52
Ninguém gosta de processo seletivo. Nem a gente. Mas aprendemos o mais importante para aumentar suas chances. Confira aqui.
- Entrevista inicial com o RH (Cultura e Pretensão Salarial) - 31:13
- Entrevista técnica com o gestor da vaga - 29:06
- Projeto prático: a última etapa - 16:23
Parabéns por conquistar sua vaga. Agora o jogo da carreira (e vida) começam. Quais suas metas? Como alcançá-las? Crescer na empresa ou trocar de empresa? Isso e muito mais você descobre aqui.
- Planejando sua carreira (e sua vida) - 30:13
- Lista de habilidades para desenvolver - 29:48
- Crescendo na empresa: Como gerar ROI ? - 23:46
- O que é melhor? Crescer na empresa ou trocar de empresa? - 34:33
Bora entender como usar os dados a seu favor na sua área de atuação?
Sabe o que estudar primeiro para analisar dados do jeito certo e mais eficiente possível?
Como você tem percebido, o mercado mudou rápido neste ano e nem tudo que funcionava antes vai continuar em 2023. Fazer dashboard bonito com o Excel ou Power BI não é mais suficiente para garantir seu emprego no próximo ano.
Tem dúvida de qual técnica usar para o seu projeto de dados? Entenda de uma vez por todas quais os diversos usos possíveis. Vamos falar e DEMONSTRAR as principais técnicas estatísticas e de Machine Learning.
Uma dúvida comum que aparece em nossa escola: "Qual ferramenta usar para análise de dados?", "Devo usar Python? Power BI? Qual a melhor?" e etc. Nesta live vamos falar de forma definitiva sobre todas as principais ferramentas do mercado e seus prós e contras para cada situação. Uma aula imperdível para você entender de vez o panorama das várias ferramentas para Análise e Ciência de Dados.
Essa é a pergunta que mais recebemos em nossa escola: Como conquistar meu trabalho nas áreas de dados? Nesta aula gratuita vamos falar sobre o mercado, o que as empresas realmente buscam, como se preparar para essas oportunidades, como preparar seu linkedin para ser facilmente destacado entre a concorrência e dicas EXCLUSIVAS para aumentar DRASTICAMENTE suas chances em qualquer processo seletivo. Esta talvez seja a melhor LIVE que já demos aqui no canal. Aproveite, anote tudo e já pratique no dia seguinte!
Nesta live vamos mostrar como usar as técnicas de análise de dados para resolver um dos principais problemas de uma fintech ou banco: A inadimplência de clientes em produtos de crédito. É sua oportunidade de entender o passo a passo de uma boa análise de dados e ainda aprender conhecimentos de negócio importantes para quem deseja atuar no mercado financeiro.
Nesta live vamos falar sobre uma das principais tarefas de Marketing: Identificação e Segmentação de Clientes. Vamos passar pelo contexto de negócio do Marketing Digital e o passo a passo para se utilizar Machine Learning e AI em qualquer problema de segmentação e clusterização de clientes.
Nesta live vamos falar sobre uma das principais necessidades de um bom processo de CRM (Gestão de Clientes): Minimizar o Churn Rate! Ou seja, reter mais seus clientes para que eles não vão para a concorrência. Desta forma, usaremos as técnicas de análise de dados e Machine Learning para entender os fatores que levam ao Churn e como construir planos de ação efetivos baseadas em dados.
Nessa live vamos falar sobre os erros que a maioria dos profissionais cometem ao analisar dados, mesmo os mais experientes. Erros de técnica estatística inadequada, erros de metodologia e claro, erros de comportamento em projetos de dados. Aprender isso vai te levar muito longe na carreira.
Na Live passada discutimos o nosso "Mapa da Cagada" em Análise de dados... Rs. Ou seja, os principais erros que a maioria das pessoas cometem ao analisar dados. Na Live desta semana vamos continuar nessa jornada e acrescentar erros de metodologia e, principalmente, erros de Data Storytelling que podem "matar" seu trabalho. Um conteúdo que pode garantir sua promoção ou sua vaga neste ano.
Na Live desta semana vamos conversar com o Alex Kawaharada, co-fundador da Aceest, sobre como iniciar uma carreira em dados. Abordaremos desde como está o mercado para profissionais com habilidades em análise de dados, perfil mais buscado pelas empresas e como se preparar para os processos seletivos. Tudo para te ajudar a conquistar sua nova oportunidade o mais rápido possível. Te espero lá.
Os caminhos profissionais para pessoas com habilidades em dados são infinitos. Embora a maioria dos profissionais busquem oportunidades como analistas ou cientistas de dados em empresas tradicionais, existe um mercado gigantesco para quem deseja empreender usando Ciência de Dados e IA. Nesta live vamos falar de como você pode pensar fora da caixa e se destacar na carreira construindo uma startup usando IA. Além disso, falaremos sobre as habilidades, técnicas e ferramentas disponíveis no mercado para a criação do produto de sua startup.
Nesta live vamos aplicar técnicas de probabilidade e backtesting para construir um critério de avaliação de perda financeira em uma carteira de ações de empresas brasileiras. Vamos mostrar o processo para extrair os dados de ações da B3, montar as carteiras, calcular seu risco e construir um modelo de perda esperada. Sendo você um investidor ou não, esse conhecimento é muito importante e pode ser aplicado em várias áreas.
Nesta live vamos usar análise preditiva para analisar os perfils de candidatos no momento da entrevista e prever a sua performance futura na empresa. Com esta técnica de People Analytics, o RH pode ser mais estratégico em sua contratação, diminuindo o turnover e maximizando os resultados trazidos pela contratação dos talentos certos. Aprenda mais uma solução de problema de negócio com a Preditiva.
Nesta live, vou abrir para você o que eu faria se começasse HOJE a analisar dados e realizar uma transição de carreira. Vou compartilhar ensinamentos MUITO valiosos que fui aplicando para ser promovido em todas as áreas que já atuei. Se você aplicar 30% do que eu vou compartilhar nessa live, a transformação que estava esperando vai acontecer em poucos meses, quanto a isso não tenha dúvidas. Você nunca viu um conteúdo assim em outro lugar.
Uma das dúvidas mais comuns entre as pessoas buscando transição de carreira é: Como criar um bom portfólio? Nesta live vamos desvendar todos os segredos para você se destacar entre os concorrentes na busca de uma vaga como analista ou cientista de dados. Falaremos sobre tipos de portfólio, formas de disponibilização, templates, o que faz um portfólio ser bom o bastante e várias outras dicas muito importantes.
Nesta live vamos falar sobre um dos processos mais importantes dentro de um projeto de dados: A preparação de dados e sua automação em um pipeline. Vamos entender os tipos de extração e coleta de dados mais comuns, como preparar esses dados fazendo ajustes e transformações, além de carregar em repositórios de dados para consumo em análises e dashboards. É sua oportunidade de ganhar experiência em um tópico tão importante em qualquer empresa.
Nesta live vamos falar sobre como implementar uma boa rotina de "raspagem de dados", isto é, como extrair dados de páginas de internet para que você consiga utilizar em seu projeto de análise de dados. Vamos discutir alternativas com e sem programação de forma a automatizar esse processo. Essa habilidade é muito importante para qualquer profissional que dependa de dados não estruturados mas muito importantes de serem analisados.
Já se perguntou como a Amazon recomenda produtos? Como o Spotify ou Netflix recomenda novos artistas ou filmes baseado em suas preferências? Nesta live vamos falar sobre técnicas estatísticas usadas por grandes players do mercado para te manter engajado nas plataformas e, claro, para fazer você comprar mais. Não perca essa live e aprenda mais uma técnica importante para o seu arsenal analítico.
Nesta live vamos falar sobre o principal modelo estatístico e de Machine Learning, a Regressão Linear Múltipla. Você vai entender como ela é criada, como podemos interpretá-la e quais suas principais aplicações nas empresas. Entendendo essa técnica, você já será capaz de aprender qualquer outra técnica relevante na área de Data Science.
Nesta live vamos falar sobre como usar variáveis de tempo para projetar resultados futuros e identificar oportunidades importantes em qualquer área. Mostremos como fazer isso usando desde técnicas simples quanto mais complexas usando séries temporais.
Você passa meses procurando emprego, se candidatando a vagas, o tempo vai passando e o que acontece? NADA! Poucas respostas, muitas negativas e frustração. Esse cenário poderia ser diferente se você entendesse o que eu vou compartilhar com você nesta live. Vamos falar sobre como você deveria entender a busca de emprego e quais os atalhos que vão encurtar sua busca até a tão sonhada vaga. Além disso, vou analisar vários perfis de linkedin para mostrar pra você na prática o que deve ser ajustado.
Nesta live vamos falar sobre como utilizar ferramentas No Code ou Low Code para analisar dados. Essas ferramentas são interessantes para profissionais que ainda não tiveram oportunidade de dominar linguagens de programação como o R ou Python para analisar dados. Você vai entender como ferramentas como o Knime, Jamovi, Orange entre outras funcionam e podem otimizar sua produtividade ao analisar dados e construir modelos de Machine Learning.
Se você acha que KPI's é basicamente somar colunas e apresentar esses resumos em um dashboard, você está enganado. Criar bons KPI's envolve técnicas de negócio e muita estatística. Nesta live vou mostrar algumas técnicas importantes para propor bons KPI's em qualquer área de atuação. Após esta live, você vai se tornar bem mais crítico e conseguir construir KPI's que realmente geram valor para o negócio.
Dados faltantes, outliers, desorganizados... Dados brutos geralmente são uma bagunça. Aprender como lidar com dados assim é uma habilidade muito importante para qualquer profissional. Nesta live, vou mostrar as principais tarefas dos processos chamados Data Wrangling ou Data Cleaning (Limpeza de dados). Vamos corrigir tipos de dados, tratar dados faltantes e ouliers, lidar com datas e texto e muito mais.
Lead Scoring, Credit Scoring, Sales Scoring... Não importa a área. Os escores estão em todo lugar. Aprenda mais uma técnica muito útil para otimizar qualquer processo usando análise de dados.
Nesta live vamos falar das situações comuns em que temos poucos dados para tomar decisões. Métodos tradicionais lidam mal em cenários como esse. Nesses casos, é preciso entender as técnicas certas para conseguir tomar uma decisão embasada e com segurança. Na live 28 vamos falar da importância de selecionar boas amostras e todas as principais técnicas estatísticas para lidar com pouquíssimos dados.
Se tem uma coisa difícil de entender em análise de dados são as Probabilidades. Uso modelos? Como avalio projeções? Como definir o "que vai acontecer"? Enfim, são várias dúvidas e poucas respostas. Isso vai acabar. Nesta live você vai entender de uma vez por todas como os conceitos de probabilidade são usados na prática em várias mercados e a importância de você ser um "Analista Preditivo".
Nesta live vamos trouxemos a maior parte de nosso super time de professores da Preditiva. É sua chance de perguntar e ouvir a opinião de profissionais de mercado sobre os mais diversos temas, como carreira em dados estudos, tendências e muito mais.
Embora as áreas de dados sejam as melhores apostas de carreira daqui e para a próxima década, como toda profissão, nem tudo são flores. Na live desta terça vamos falar de 10 situações muito comuns que você vai passar em algum momento nestas carreiras. Entender como tirar proveito destas situações é a chave para uma carreira próspera e muito lucrativa em análise de dados.
Realizar bons testes é uma habilidade muito importante para qualquer profissional que deseja colocar validade estatística em seus estudos. Nesta live, vamos falar a essência e dos conceitos estatísticos dos chamados Testes de Hipóteses, uma das técnicas mais importantes da análise de dados e pouco compreendida pela maioria das pessoas. Bora entender de uma vez por todas e destravar seus testes?
Quando falamos em modelos de Machine Learning, as árvores de decisão são recursos fantásticos e utilizados nos principais problema de negócio. Mas você não precisa ser um Cientista de Dados para utilizar essa técnica. Entenda nesta live os conceitos centrais das árvores de decisão e já comece a usar em seus projetos ou portfólio de dados.
Estudo pronto ou modelo desenvolvido. O que vem depois? A implantação para seus usuários utilizarem! É aqui que muita gente não sabe o que fazer. Além disso, inúmeras formas diferentes estão disponíveis, o que só gera ainda mais dúvidas. Nesta live vamos mostrar as principais formas de implantação de seu estudo de análise de dados ou modelo de Machine Learning em produção. Uma live importantíssima para todos que buscam gerar valor com dados.
Vamos analisar os dados da ALURA :). Bora? Inteligência de Mercado é uma ótima área para aplicar análise de dados. Desde entender os consumidores até analisar dados da sua concorrência. Nesta live vamos capturar dados da concorrência e analisar ao vivo com vocês. Veremos um estudo de caso de ponta a ponta, desde o web scraping até o relatório final.
Você estudou, praticou, criou seu portfólio, ajustou seu LinkedIn e, depois de algum tempo, as ligações dos recrutadores começaram. E agora? Qual o próximo passo? Nesta live vamos compartilhar dicas exclusivas de como causar ótima impressão respondendo as perguntas do jeito que os recrutadores querem. Essa Live pode ser decisiva para conquistar sua vaga. Te vejo lá.
Continuando nossa live da semana passada, amanhã falaremos sobre as etapas de entrevistas técnicas com o gestor da vaga e o projeto prático. O que é considerado na hora de escolher um bom profissional? O que os gestores mais valorizam? Como se destacar da concorrência?
Outliers (ou valores extremos) são bem conhecidos em análise de dados. No entanto, muita gente não sabe bem como lidar com eles. Dúvidas como "Devo excluir?", "Quando manter esses valores?", "Como detectar de forma fácil?", entre outros, são muito comuns. Além disso, existem aplicações importantes como detecção de fraudes onde esse conhecimento é importantíssimo. Nesta live, você vai sair um verdadeiro mestre dos Outliers.
Nesta live você vai entender os tipos de Dashboards e como criar um que realmente seja útil para o seu cliente interno ou externo. Falaremos sobre o planejamento de todas as principais etapas de criação, desde o propósito do Dashboard, seu público-alvo, riscos envolvidos, KPI's, ciladas comuns e como mensurar o valor (financeiro) de um Dashboard. Aprenda a gerar valor com projetos de Visualização de Dados.
Quando você tem habilidade em dados, o céu é o limite. Não só pode ser uma analista de negócios, analista ou cientista de dados, como também ser um consultor e prestar serviços para empresas de todos os portes no Brasil ou no Exterior. Na live de amanhã vamos falar com dois profissionais com grande experiência em consultoria. Eles vão tirar todas as principais dúvidas desse negócio, como captação de clientes, precificação, portfólio de serviços e muito mais.
Nesta live vamos mostrar como trabalhar com as API's, uma das formas mais comuns de captura e extração de dados do mercado. Vamos passar desde como é a estrutura de uma API, como entender documentações de API's, realizar a extração de dados e manipular os arquivos JSON resultantes de seu uso. Essa é uma habilidade muito importante que todos os profissionais com habilidades em dados devem desenvolver
O ensino de estatística tem muita diferença entre livros, professores e escolas. Desta forma é muito provável que você foi acumulando uma série de crenças e "regras de bolso" da estatística. Porém, nesse mar de ruído, é inevitável que você aprenda muita coisa errada ou mal explicada. Nesta live, vamos fazer uma verdadeira "limpa" e mostrar os erros mais comuns da aplicação da estatística, desde a parte mais fundamental até chegar em modelos estatísticos.
Nesta live vamos entrar no mundo do Health Analytics. Vamos entender como a análise de dados sempre contribuiu para o desenvolvimento de soluções para a saúde baseada em dados. Para isso, vamos resolver um estudo de caso da área da saúde de nossa plataforma para descobrir quais fatores estão mais relacionados com o Custo do Plano de Saúde em uma empresa. Desta forma, vamos propor ações preventivas que a empresa pode fazer de forma a diminuir esse custo. Te espero lá.
Será que não precisamos mais aprender a programar depois que o ChaGPT virou uma opção? Nesta live vamos falar dos prós e contras do uso do ChatGPT nas tarefas de análise de dados e como utilizar essa ferramenta para encurtar caminhos e deixar suas análises mais produtivas. Mesmo que você não conheça nada de Python ou mesmo de ChatGPT, essa live será um divisor de águas em sua carreira.
Você faz uma super análise usando técnicas da forma certa e bem interpretadas. Mas aí chega na hora de apresentar e BOOM… Ninguém entende! Esse cenário é muito comum e por isso vamos compartilhar com você as melhores técnicas de apresentação para trabalhos que envolvam análise de dados. Vamos passar por Técnicas de Oratória até conceitos atuais de Data Storytelling.
Depois de muitos estudos e dedicação, sua vaga chegou e agora você é o novo profissional de dados da empresa. E agora? O que fazer? Nesta live vamos compartilhar um conjunto de melhores práticas que podem mudar COMPLETAMENTE a percepção profissional que você vai passar para o seu novo empregado. Dicas de projetos, postura, priorização e muito mais. Só de implementar 50% do que vamos compartilhar com você seu "valor de mercado" já será dobrado! Conteúdos assim, você só vê na Preditiva.
Já ouviu falar do Streamlit? É uma ferramenta muito interessante que nos ajuda a criar aplicativos (páginas de internet dinâmicas). Com seu uso, você pode criar uma interface de usuário para criar análises exploratórias, gráficos, tabelas e até dashboards completos. Nesta live vamos introduzir as melhores práticas com essa ferramenta. Mesmo que você não tenha iniciado seus estudos da linguagem Python, essa live vai te abrir a cabeça para novos usos e possibilidades em análise de dados.
Já se perguntou como o algoritmo do Linkedin ranqueia os candidatos em um processo seletivo? Chegou a hora de entender quais os fatores realmente importam em um processo. Para isso, vamos analisar os dados de um processo seletivo recente da Preditiva. Além de aprender mais técnicas de análise de dados, nesta live você também vai sair com um check-list "data-driven" das melhores práticas para alavancar sua posição no algoritmo do Linkedin. Sério, dá para perder uma live exclusiva como essa?
Se você já tentou usar a Regressão Linear Múltipla ou Regressão Logística alguma vez, deve ter se perguntado: Devo olhar a multicolinearidade? Esse modelo é bom para meu problema de negócio? Como saber se estou resolvendo o problema com esses modelos? Enfim, são várias as perguntas que acometem mesmo analistas mais experientes quando o assunto é modelagem. Nesta live, vamos entender de uma vez por todos a diferença dos modelos "inferenciais" e suas suposições com os modelos de Machine Learning.
E o ano está chegando ao fim. Que ano, hein? Em 2023 finalmente a IA ganhou as massas. Além de vários avanços importantes que valem a pena ficar de olho para embarcar em 2024 com o pé direito. Nesta última Live do ano vamos relembrar os principais acontecimentos em Dados de 2023 e dicas gerais para que 2024 seja o melhor ano de sua carreira.
Nesta live não podemos deixar de falar sobre o passo a passo para a conquista de sua vaga ou transição de carreira para as áreas de dados. Vamos falar sobre as habilidades a serem desenvolvidas, posicionamento de Linkedin e muito mais. Vamos falar também sobre o panorama do mercado em 2024 e quais as tendências que você deve ficar de olho para pescar as melhores oportunidades. Uma excelente live para começar o ano e te colocar no caminho de sua meta de carreira para 2024. Nos vemos lá!
Growth Analytics engloba uma variedade de técnicas de análise de dados para impulsionar o crescimento de uma empresa. Dentre as partes centrais do Growth, o tráfego pago é uma central da estratégia. Nesta super live vamos falar de todas as principais possibilidades de melhorar o faturamento de uma empresa usando análise de dados para Growth e vamos praticar em um projeto de tráfego pago. Se eu fosse você, mesmo não trabalhando em Marketing e Vendas, eu não perderia essa live por nada.
Quase todo mundo já pagou o seguro de alguma coisa. Seguro de Vida, Seguro do Carro, Garantias estendidas e por aí vai. Mas você sabe como a análise de dados é peça chave desse tipo de negócio? Nesta live vamos mostrar as técnicas de análise de dados que as seguradoras usam para conseguir minimizar o risco e aumentar a lucratividade. Mesmo que você não trabalhe em seguros, essa live será uma verdadeira aula de como Gerenciar Riscos em qualquer área, um conhecimento de extrema valia para sua carreira. Vem preparado, pois sua cabeça vai explodir! rsrs...
Uma dúvida muito comum é se é possível ganhar dinheiro prevendo se uma ação vai subir ou descer na bolsa de valores. Com as técnicas de Machine Learning cada vez mais sofisticadas, muita gente estuda métodos e técnicas para trazer um retorno maior que a média de mercado. Vamos entender o contexto do mercado de ações e se é possível utilizar as técnicas de análise de dados nesse contexto para ganhar mais dinheiro. Mesmo que você não invista na bolsa de valores, esse conteúdo vai te abrir a cabeça para muita coisa.
Sabe o motivo número 1 que impede as pessoas de aprenderem uma nova habilidade como a análise de dados? PROCRASTINAÇÃO! Muitos acreditam que a procrastinação tem a ver com falta de motivação. Nesta live vou mostrar para você que o principal problema da procrastinação é a falta de um objetivo claro e de um "sistema de produtividade". Vamos falar sobre a ciência do aprendizado de temas complexos e criar do ZERO um sistema de produtividade para te acompanhar por toda sua carreira. Essa talvez seja uma das lives mais importantes que já demos e garanto que sua vida pessoal e profissional vai mudar de patamar ao seguir o que vamos compartilhar nesta live.
Agora que construímos um "sistema de produtividade" na live anterior, vamos falar sobre a ciência do aprendizado de temas complexos como análise de dados e desmistificar vários temas como procrastinação, dificuldade de aprendizado, técnicas, guia de estudos entre outros. Mais uma live de extrema importância cujo conhecimento você levará para TODA sua carreira.
Se você busca uma carreira em dados, sabe que a criação de portfólios é algo importantíssimo. Para ajudá-los nessa etapa, nesta live vamos analisar AO VIVO o portfólio de alunos ou inscritos do canal da Preditiva. Desta forma todos podem aprender com as melhores práticas e otimizar seus portfólios para melhorar significativamente suas chances em processos seletivos.
vamos começar uma nova série no canal da Preditiva. Vamos ajudar a resolver estudos de caso reais em que as empresas pedem para que os candidatos resolvam como etapa dos processos seletivos. Na Live vamos resolver um estudo de caso de Cyber Security como processo seletivo de uma empresa de seguros.
Vamos continuar a resolver projetos de dados reais de processos seletivos. Na Live vamos resolver um estudo de caso do mercado de Fintechs e Bancos como processo seletivo de uma empresa de consultoria de Analytics. O link para a base de dados e enunciado do estudo de caso está na descrição.
Vamos falar de mais uma aplicação das técnicas e métodos de análise de dados. No mercado financeiro (bancos e fintechs), a área de cobrança tem grande importância para o resultado da companhia. Imagine você trabalhando em uma área como essa. Como usaria análise e ciência de dados para alvancar os resultados? Descubra amanhã em mais um conteúdo único no mercado.
Vamos fazer um verdadeiro overview de todos os principais termos e tecnologias da área de dados. Desde as técnicas estatísticas até as principais ferramentas usadas em qualquer processo de análise. Se você é iniciante, essa live é obrigatória. Se você já estuda análise de dados, a live de amanhã será uma boa revisão para você se testar e conhecer suas lacunas de entendimento. Mais uma super live da Preditiva.
Vamos falar sobre um dos mais importantes modelos estatísticos e de machine learning, a regressão logística. Você vai entender suas diferenças em relação à Regressão Linear, como aplicá-la, como mensurar sua acurácia, e vários exemplos de usos nos mais diversos tipos de negócios. Você não pode perder essa live por nada!
Vamos fazer um overview dos principais conceitos do SQL para análise de dados. Se você ainda não iniciou os estudos dessa linguagem, ou mesmo que já tenha iniciado, essa é uma oportunidade perfeita para entender onde focar sua atenção e estudos. Vamos mostrar na prática as principais queries usadas no dia a dia nas empresas e como melhorar a performance do seu código. Te vejo em mais uma super live!
Vamos falar sobre como fazer uma boa análise RFV. Nessa análise, segmentamos os clientes em três dimensões e criamos planos de ação de melhoria que realmente geram valor. Não percam mais uma live muito importante da Preditiva.
O App da Preditiva cria sua jornada personalizada