Formado em Estatística pelo IME-USP, com Especialização em Inteligência Artificial, Machine Learning, Redes Neurais e Algoritmos Genéticos pela POLI-USP. Foi professor de disciplinas como Análise Exploratória de Dados, Probabilidades e Inferência Estatística em cursos de pós-graduação.
Possui mais de 18 anos de experiência desenvolvendo modelos estatísticos e machine learning para as áreas de Riscos, Jurídico, Prevenção a Fraudes, CRM e outros, que geraram milhões de reais de resultado para as empresas.
Atuou como Gerente de Inovação em Ciência de Dados, liderando um time de cientistas de dados para desenvolver soluções de análise preditiva e prescritiva para áreas como Cobrança, Tesouraria, Contencioso Cível, Contencioso Trabalhista. Também liderou o desenvolvimento de soluções para prototipação expressa de projetos usando metodologias ágeis, CRISP-DM e desenvolvimento automatizado de modelos de machine learning.
"Para ser diferenciado, um profissional precisa ter 4 pilares de conhecimento: técnicas, ferramentas, negócio e comunicação. Quando dominei as técnicas e ferramentas, comecei a buscar por especialistas que pudessem me ensinar tudo o que eu precisava saber para propor soluções que fossem ótimas do ponto de vista do negócio. E em todos os momentos, a capacidade de ouvir explicar o projeto de forma simples e acessível fez muita diferença, as pessoas não conseguem valorizar o que elas não entendem."
Formado em Estatística pelo IME-USP, com Especialização em Inteligência Artificial, Machine Learning, Redes Neurais e Algoritmos Genéticos pela POLI-USP. Foi professor de disciplinas como Análise Exploratória de Dados, Probabilidades e Inferência Estatística em cursos de pós-graduação.
Possui mais de 18 anos de experiência desenvolvendo modelos estatísticos e machine learning para as áreas de Riscos, Jurídico, Prevenção a Fraudes, CRM e outros, que geraram milhões de reais de resultado para as empresas.
"Para ser diferenciado, um profissional precisa ter 4 pilares de conhecimento: técnicas, ferramentas, negócio e comunicação. Quando dominei as técnicas e ferramentas, comecei a buscar por especialistas que pudessem me ensinar tudo o que eu precisava saber para propor soluções que fossem ótimas do ponto de vista do negócio. E em todos os momentos, a capacidade de ouvir explicar o projeto de forma simples e acessível fez muita diferença, as pessoas não conseguem valorizar o que elas não entendem."
Bacharel em Matemática Aplicada pelo IME-USP e pós-graduação em Economia pelo Insper, possui mais de 17 anos de experiência no mercado financeiro e no de serviços de Atendimento ao Cliente.
Criou soluções de Dados nas mais diversas áreas, entre elas: Marketing, CRM, RH, Auditoria Interna, Compliance, Risco de Crédito e Cobrança, gerando milhões de reais em aumento de receita e diminuição de risco.
Passou por todas as principais áreas de dados, atuando como Analista de BI, Analista de Dados e Cientista de Dados. Antes de co-fundar a Preditiva, atuou como Head de Ciência de Dados em uma das maiores Fintechs do Brasil.
"Chegou uma hora que não conseguíamos mais contratar gente qualificada. O mercado só tinha fazedores de Dashboards, que não geram valor para o negócio. Decidimos, então, fazer parte da solução e formar esses profissionais que sempre procuramos recrutar para as nossas equipes".
Bacharel em Matemática Aplicada pelo IME-USP e pós-graduação em Economia pelo Insper, possui mais de 17 anos de experiência no mercado financeiro e no de serviços de Atendimento ao Cliente.
Criou soluções de Dados nas mais diversas áreas, entre elas: Marketing, CRM, RH, Auditoria Interna, Compliance, Risco de Crédito e Cobrança, gerando milhões de reais em aumento de receita e diminuição de risco.
Passou por todas as principais áreas de dados, atuando como Analista de BI, Analista de Dados e Cientista de Dados. Antes de co-fundar a Preditiva, atuou como Head de Ciência de Dados em uma das maiores Fintechs do Brasil.
"Chegou uma hora que não conseguíamos mais contratar gente qualificada. O mercado só tinha fazedores de Dashboards, que não geram valor para o negócio. Decidimos, então, fazer parte da solução e formar esses profissionais que sempre procuramos recrutar para as nossas equipes".
Você vai aprender a aplicar as técnicas certas, utilizando as ferramentas de forma eficiente, e guiadas por uma metodologia que pode ser utilizada em qualquer projeto de dados.
Tudo isso com aulas e exercícios cuidadosamente desenvolvidos para que você aprenda os conceitos, fixe nos exercícios e aplique na prática em nossos projetos de dados.
Conheça o inovador App da Preditiva
Não basta ser um expert em Dados... É preciso ter paixão por ensinar e transformar a carreira de nossos alunos. É isso que nos move todos os dias.
Bacharel em Engenharia Elétrica, com mestrado em Engenharia de Computação e especialização em Computação em Nuvem pela Universidade de Pernambuco (POLI/UPE). Possui experiência em aplicações de Dados & Analytics nas áreas de CRM, Digital Twins e Supply Chain. No momento, atua como Cientista de Dados Sênior em um dos maiores ecossistemas financeiros do Brasil, dedicando-se ao desenvolvimento de Sistemas de Recomendação.
Formado em Licenciatura em Matemática pelo IME-USP e MBA Executivo em Finanças pelo Insper, com 15 anos de experiência no Mercado Financeiro e Educação. Criou soluções de Dados em áreas como Recursos Humanos, Backoffice, Seguros, Controladoria e Canais Digitais. Atuou como Gerente de Educação Corporativa em um dos principais bancos no Brasil.
Formado em Engenharia de Materiais pela UNESP - Guaratinguetá, com MBA em Data Science & Analytics da ESALQ - USP. Possui 5 anos de experiência em Dados nas áreas de Riscos, Crédito e Prevenção a fraude. Grande entusiasta de análises de dados esportivos, principalmente de basquete.
Bacharel em Estatística pela Unicapital, cursando MBA em Ciência de Dados pelo ICMC-USP. Possui experiência desenvolvendo soluções de Analytics em diversas áreas como CRM, Pricing, Inteligência de Mercado e Data Science. Atualmente atua como Analista de Dados no setor de Meios de Pagamentos.
Bacharel em Estatística pelo IME-USP, com Especialização em Inteligência Artificial, Machine Learning, Redes Neurais e Algoritmos Genéticos pela POLI-USP. Possui mais de 16 anos de experiência desenvolvendo modelos para as áreas de Riscos, Jurídico, Prevenção a Fraudes, CRM e outros. Atuou também como Gerente de Ciência de Dados com foco em Inovação, MLOps e Governança de modelos.
Formado em Estatística pela Unicamp com pós-graduação pela FGV, possui mais de 15 anos de experiência em CRM Analítico, desde o desenvolvimento de modelos e segmentações até operação e mensuração de resultados. Atualmente é Especialista em uma das maiores fintechs do país.
Engenheiro Mecânico pela Universidade Federal de Uberlândia com MBA em Big Data aplicado ao Marketing pela ESPM. Atua e tem experiência na área de Marketing, onde utiliza a análise de dados para melhorar a experiência do cliente e desenvolver novos produtos e serviços.
Bacharel em administração pela ESPM e pós graduado em Data Science pela USP/ICMC. Trabalhou como analista de dados nas áreas de marketing, produto, CRM e comunicação na Dell e na afiliada da Rede Globo no Rio Grande do Sul. Atualmente atua como analista de dados sênior no iFood.
Engenheira Química com Mestrado em Economia Aplicada e pós-graduação em Ciência de Dados e Big Data. Com experiência profissional nas áreas de serviços, siderurgia e mineração, sempre em busca de soluções de problemas por meio da análise de dados e técnicas de ciência de dados.
Bacharel em Estatística pelo IME-UERJ, Mestrando em ciências da computação com foco Inteligência Artificial pela IC-UFF. Possui mais de 9 anos de experiência desenvolvendo soluções analíticas para as mais diversas áreas. Atualmente é Gerente Sênior de Data & Analytics na CI&T.
Bacharel em Matemática Aplicada pelo IME-USP, possui mais de 17 anos de experiência no mercado financeiro e no de serviços de Atendimento ao Cliente. Criou soluções em Analytics nas mais diversas áreas, entre elas: Auditoria Interna, Compliance, Risco de Crédito e Cobrança. Atuou como Head de Ciência de Dados em uma das maiores Fintechs do Brasil.
Bacharel em Administração pela USP, Mestre em Economia Aplicada pela ESALQ/USP e MBA em Data Science & Analytics da ESALQ/USP. Atuou como Product Owner e Analista de Dados na startup @Tech - Inovações Tecnológicas. Atualmente trabalha na área de Inteligência de Mercado na Raízen contribuindo com análises fundamentalistas e quantitativas do mercado do Agronegócio e Combustíveis.
Confiamos tanto na qualidade de nossa formação que damos um período de 15 dias de garantia para você pedir seu dinheiro de volta caso não fique satisfeito.
São 7 dias do Código de Defesa do Consumidor e mais 8 dias adicionais.
Mas fique tranquilo, nosso curso tem o maior NPS e uma das menores taxas de reembolso do mercado. Isso significa que você vai adorar nossas aulas! Ou seja, o risco é ZERO!
Na verdade, não são cursos diferentes. A plataforma de ensino da Preditiva é um local para todos os níveis de profissionais, desde quem esteja começando do zero até para quem já tem certo conhecimento em ferramentas de dados mas deseja se aprimorar na parte técnica, estatística e de metodologia de dados para negócios.
A diferenciação ocorre pelo no App da Preditiva, que cria uma jornada personalizada de acordo com seus objetivos de carreira.
Portanto, não são cursos diferentes. Cada aluno tem uma jornada diferente de acordo com seus objetivos de carreira e níveis de dados.
Seu acesso é válido por 12 meses. Tempo suficiente para você aprender a analisar dados e colher os resultados em sua carreira. Após esse período, entraremos em contato com você com condições especiais de renovação.
Nosso curso tem mais de 250h de conteúdo distribuídos em aulas, mentorias ao vivo, módulos bônus, exercícios e estudos de caso. Somente em aulas em vídeo temos mais de 100h de carga horária disponíveis para acesso imediato. Novos conteúdos são adicionados constantemente mantendo o curso atualizado com o que há de mais novo em análise de dados no mercado atual.
Carga horária por nível (aulas e exercícios, desconsiderando lives, mentorias gravadas. estudos de caso e aulas bônus):
Nível 1 - Fundamentos de Analytics: Mais de 40h (sendo aproximadamente 30h de aulas e 10h de exercícios)
Nível 2 - Data Analytics: Mais de 70h (sendo aproximadamente 45h de aulas e 25h de exercícios)
Nível 3 - Data Science: Mais de 160h (sendo aproximadamente 100h de aulas e 60h de exercícios)
Dica: Tem lugares por aí que dizem que oferecem 500 horas de aulas. Desconfie! Além de não ser necessário para sua formação em análise de dados (pare e pense, 500 horas significa que você só vai se formar depois de 2-3 anos), esses lugares escondem as horas em PDFs para leitura, fazendo com que a carga horária seja inflada de propósito - além de muito chata :( .
Com certeza! Adquirindo o curso, fazendo as aulas e passando nos testes, você pode conquistar a aprovação em 5 certificados. São eles:
1) Microsoft Excel para Análise de Dados: Indicado para quem gostaria de provar o conhecimento do Excel.
2) Fundamentos de Data Analytics: Indicado para profissionais que queiram provar a habilidade em análise de dados.
3) Power BI para Análise de Dados: Indicado para quem gostaria de provar o conhecimento do Power BI.
4) Data Analytics: Indicado para profissionais que não só queiram provar a habilidade em análise de dados como também a proficiência em ferramentas analíticas como o SQL e Power BI. Indicado para quem deseja trabalhar como Analista de Dados no mercado.
5) Data Science: Indicado para profissionais que querem se especializar em técnicas de análise de dados, podendo trabalhar não só como Analistas de Dados mas como Cientistas de Dados Jr e Pleno.
- Profissionais com pouca ou nenhuma experiência em análise de dados ou construção de relatórios.
- Profissionais que desejam realizar o ingresso ou transição de carreira para cargos de Analistas ou Cientistas de Dados no mercado.
- Profissionais que não querem ser analistas de dados, mas já entenderam que precisam ganhar autonomia e "se virar" muito bem com as análises de dados de sua área.
- Gestores que precisam tomar melhores decisões com o uso de dados e que desejam ter mais autoridade técnica para direcionar o time.
- Profissionais que já atuam na área como Analistas de Dados, BI e/ou Relatórios, mas desejam ganhar mais robustez e técnicas para sair da superficialidade em suas análises.
- Pra quem está cansado de estudar estatística de faculdade com pouco resultado prático e exemplos bobos que usam moedas (cara ou coroa).
Olha, sendo bem transparentes, não existe milagre! O que garantimos é que trabalhamos há anos lapidando uma metodologia de ensino em Dados que colocou centenas (ou milhares) de pessoas capacitadas no mercado de Dados em pouquíssimo tempo.
Segundo nossas pesquisas internas, alunos que seguiram nossa metodologia assistindo as aulas, treinando os exercícios, criando um portfólio de Dados, assistindo as mentorias e lives, conquistaram seus objetivos de carreira em 71,3% dos casos. Além disso, mais de 80% deles em até 6 meses.
Quem não conseguiu, foi porque não se dedicou ao curso ou mudou seus planos de carreira com o tempo. Por exemplo: Em vez de analistas de dados, resolveram empreender criando startups e consultorias de BI.
Portanto, se você se esforçar, o resto nós ajudamos (e muito). Estamos aqui para transformar sua carreira!
- Pessoas que desejam seguir carreira acadêmica (nossa formação é focada em análise de dados para negócios)
- Pessoas que querem resultados “pra ontem” sem dedicação (analisar dados exige dedicação, não tem outro jeito)
- Pessoas que preferem ficar em carreiras tradicionais da velha economia (comércio offline, cargos administrativos e nada tecnológicos etc)
- Quem só sabe navegar na internet, sem noção nenhuma de TI (se você não sabe a diferença de hardware e software, talvez valha a pena fazer um curso inicial de informática)
Análise de dados não é somente uma profissão, mas sim uma habilidade. Isso significa que nem todo mundo precisa se especializar em dados para tirar proveito do potencial de uma boa análise de dados em sua carreira. Portanto, aqui na Preditiva, quando entrar na plataforma, você escolhe o seu nível de especialização que deseja seguir. Funciona assim:
Nível 1 - Fundamentos de Analytics: É indicada para profissionais não técnicos (analistas e gestores de áreas de negócios) que desejam melhorar suas habilidades em dados e técnicas estatísticas para tomada de decisão.
Nível 2 - Data Analytics: É indicada para profissionais que desejam se posicionar como analistas de dados, não só para ingresso como para um transição de carreira para essa área.
Nível 3 - Data Science: É indicada para profissionais que desejam se posicionar como cientistas de dados, não só para ingresso como para um transição de carreira para essa área. Um cientista de dados é um profissional ainda mais especialista que um analista de dados. Veja nesta FAQ a diferença entre os dois profissionais.
Portanto, ao se inscrever no curso, se estiver em dúvida de qual nível seguir, basta iniciar pelo nível 1. Após finalizar este nível e receber seu certificado, se fizer parte de seu objetivo de carreira, você também pode iniciar o nível 2 (aproveitando os conhecimentos do nível 1). E com isso, vai progredindo em sua carreira. Nossos professores sempre estarão a postos para auxiliá-lo(a) em qualquer jornada escolhida.
Importante: Diferentemente de outros lugares, em que você tem que ficar comprando vários cursos, aqui na Preditiva ao se inscrever em nossa formação, todos os níveis ficam disponíveis para você imediatamente. É chegar, assistir as aulas e praticar!
Não é possível. Isso porque a Preditiva é uma escola de desenvolvimento contínuo em habilidades de Dados. Isso significa que entendemos que os cargos de Analistas ou Cientistas de Dados são apenas uma forma de organizar as estruturas de equipes na empresa, ou seja, as habilidades em Dados não dependem ou não devem ser limitadas pelos cargos.
Por exemplo, um Analista de Dados (formado por nosso nível 2 de especialização) pode (e deve) usar técnicas que geralmente são usadas por Cientista de Dados, como modelos estatísticos (disponíveis em nosso nível 3). Um Analista por exemplo deve conhecer Métricas de Performance, o que geralmente também faz parte da trilha de um Cientista.
Portanto, diferente de outras escolas que limitam o aprendizado do aluno, aqui na Preditiva todos são convidados a aprender no seu ritmo e a medida que tiverem a necessidade daquela habilidade em suas funções, sem limitações. Por isso, nossa formação engloba todos os níveis analíticos em uma formação só dando o poder para o aluno escolher as habilidades que deseja aprender (e que o mercado exige).
Com certeza! Confiamos tanto na qualidade de nosso curso que damos um período de 15 dias de garantia para você pedir seu dinheiro de volta caso não goste do curso. São 7 dias do código de defesa do consumidor e mais 8 dias adicionais. Mas fique tranquilo, nosso curso tem uma das menores taxas de reembolso do mercado. Isso significa que você vai adorar nossas aulas! Ou seja, o risco é ZERO!
Na Preditiva, nenhuma dúvida fica sem resposta. Os alunos têm à disposição 3 canais de suporte em nossa plataforma.
- Perguntas e Respostas a cada aula: Os professores respondem às dúvidas técnicas dos alunos de Segunda a Sexta das 9h às 20h. Basta assistir uma aula e, quando a dúvida chegar, postar no fórum e aguardar nosso grupo de professores responder.
- Mentorias Ao Vivo: Para os alunos que preferirem um contato ao vivo com o professor, basta frequentar as mentorias ao vivo. Nela o professor e grupos de alunos podem tirar dúvidas de qualquer contexto. Veja a FAQ "Como funcionam as mentorias ao vivo".
- Comunidade Preditiva: Neste ambiente rico de troca de experiências e conhecimento, os alunos e professores podem falar sobre qualquer assunto dentro das áreas de dados.
Aproveite o melhor suporte do brasil em Análise e Ciência de Dados. :)
Semanalmente os alunos da Preditiva estão convidados à participar de mentorias ao vivo via Zoom. Nessas mentorias o aluno pode trazer dúvidas sobre exercícios e aulas do curso, pedir dicas de como construir projetos na empresa atual, falar sobre carreira e qualquer outro tema do universo de dados. O calendário das mentorias fica disponível no Portal do Aluno. Nossa escola também traz convidados relevantes das áreas de dados para discussão e aconselhamento.
Recomendamos que mantenha a disciplina de estudar um pouco todos os dias. Se não conseguir esse nível de comprometimento, você poderá utilizar nosso App de planejamento de estudos. Com ele, você escolhe a quantidade de tempo que tem por semana e nós criamos um plano de estudos personalizado para você. Depois é só seguir e aprender a analisar dados conosco.
Depende do tipo de matemática. Para analisar dados você não precisa lembrar das fórmulas de Bhaskara, geometria e a maioria das coisas que vimos na escola.
Para analisar dados você precisa basicamente saber fazer contas usando valores percentuais e proporções e entender um gráfico de dois eixos. O resto são técnicas de estatística que explicamos em detalhes para você, sem pré-requisitos. O mais importante é ir desenvolvendo com o tempo uma mentalidade analítica. Isso envolve ser curioso, levantar hipóteses e usar os dados para verificar se as hipóteses são verdadeiras. Não se preocupe: assista as aulas, pratique e você irá entender tranquilamente.
Claro que sim! Ouvimos muito essa dúvida. Entendemos essa preocupação pois muitas áreas no mercado realmente têm um certo preconceito com pessoas de certa idade. Felizmente, temos tanta vaga para pessoas com habilidades em dados que esse preconceito bobo não se sustenta. As empresas estão desesperadas procurando profissionais que conheçam essas técnicas. Portanto, não importa sua idade, aprender a analisar dados vai te trazer muitos frutos e boas oportunidades de carreira.
Com certeza! Temos alunos advogados, profissionais de RH, Atendimento, Administração, Engenharia e etc. Habilidades em Análise de Dados 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.
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 Análise de Dados envolve a dedicação dos alunos. Se você vai se dedicar, deixe o resto com a gente! :)
Para nosso curso utilizamos o Excel, SQL e Power BI como ferramentas principais. Não é exigido conhecimento prévio. Caso não conheça a ferramenta, não se preocupe. Fornecemos esse treinamento das ferramentas para você. Sobre linguagens de programação, temos um módulo da linguagem Python, sendo necessário um conhecimento de lógica de programação para melhor aproveitamento. Mas para analisar dados, o mais importante é Excel e SQL. Python só para determinados contextos, como o de um Cientista de Dados.
As nossas aulas são totalmente online, com aulas gravadas e mentorias ao vivo semanais.
Essas são as duas principais carreiras para profissionais que analisam dados. Do ponto de vista de conhecimento e preparo, um analista de dados acaba sendo a primeira etapa e serve de entrada neste mercado. A maior parte das vagas em dados são para esses profissionais. Um analista de dados realiza análises de cenários, oportunidades de melhoria e cria relatórios automatizados (os famosos Dashboards).
Já um Cientista de Dados além de também realizar análises de cenários e oportunidades de melhoria, ele cria algoritmos de decisão automática (o que hoje chamamos de modelos estatísticos e de Machine Learning), ou seja, técnicas ainda mais sofisticadas. Se você quer entrar na área de dados, recomendamos que entre como Analista de Dados, pois é mais fácil e rápido. Em 6 meses de estudos e prática você já consegue participar de processos seletivos como analista de dados. Já para Cientista de Dados, geralmente o tempo para estar preparado em posições iniciais vai de 9 a 12 meses de muito estudo e prática.
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.
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