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Certificado Profissional em Análise de Dados

  • até 5 semanas
  • Iniciante

Desenvolva habilidades de análise de dados prontas para o trabalho desde o início, sem necessidade de experiência prévia em dados. Aprenda a aumentar técnicas estatísticas básicas com fluxos de trabalho assistidos por IA de ponta, extraia insights significativos de conjuntos de dados do mundo real e prepare-se para um papel em análise de dados.

  • Análise de Dados
  • Visualização de Dados
  • Técnicas Estatísticas
  • Programação em Python
  • Integração de IA em Análises

Visão Geral

Este programa abrangente equipa você com as habilidades para gerenciar todo o ciclo de vida dos dados, desde a definição de problemas até a entrega de insights. Você aprenderá análise e visualização fundamentais, técnicas estatísticas, Python para automação e extração de dados de várias fontes. O curso também cobre a integração de IA em análises, preparando você para a crescente demanda em funções centradas em dados.

  • Web Streamline Icon: https://streamlinehq.com
    Online
    localização do curso
  • Layers 1 Streamline Icon: https://streamlinehq.com
    Inglês
    idioma do curso
  • Certificação Profissional
    após a conclusão do curso
  • Ao seu próprio ritmo
    formato do curso
  • Aulas Ao vivo
    entregue online

Para quem é este curso?

Futuros Analistas de Dados

Desenvolva as habilidades essenciais necessárias para conseguir cargos como Analista de Dados, Analista de Inteligência de Negócios, Analista de Operações ou posições de Especialista em Dados.

Engenheiros de Software

Aprimore seu conjunto de ferramentas técnicas com capacidades de análise de dados para construir aplicações mais perspicazes ou fazer a transição para funções de engenharia focadas em dados.

Profissionais de Marketing

Adicione a tomada de decisões baseada em dados que transforma como você desenvolve campanhas e mede o desempenho.

Adquira habilidades prontas para o trabalho em análise de dados, um campo projetado para crescer significativamente. Este curso cobre tópicos essenciais como visualização de dados, técnicas estatísticas e integração de IA, tornando-o ideal para iniciantes e profissionais que buscam aprimorar seu conjunto de ferramentas analíticas.

Pré-Requisitos

1 / 3

  • Nenhuma experiência prévia em dados necessária

  • Compreensão básica de estatísticas é útil

  • Familiaridade com planilhas é benéfica

O que vai aprender?

Dados e o Papel do Analista de Dados
Defina dados e suas representações comuns, diferencie entre dados estruturados e não estruturados e explore papéis de dados e seu impacto nos negócios.
Usando Planilhas para Análise de Dados
Descreva casos de uso de planilhas, execute tarefas básicas e conecte diferentes tipos de arquivos a dados estruturados/não estruturados.
Visualização de Dados
Entenda a narrativa de dados, crie e interprete visualizações e construa histórias de dados usando as melhores práticas de análise.
O Ciclo de Vida da Análise de Dados
Defina estágios no ciclo de vida da análise de dados, reúna contexto de negócios e explique como o conhecimento do domínio afeta a análise.
Técnicas Estatísticas Fundamentais
Defina população, amostra e métodos de amostragem, analise dados usando medidas de tendência central e realize segmentação com análise de agrupamento.
Probabilidade e Simulação
Explique o papel da probabilidade, aplique regras de probabilidade e simule variáveis aleatórias para decisões de negócios.
Intervalos de Confiança
Calcule e interprete intervalos de confiança para estimar parâmetros populacionais e use LLMs para técnicas estatísticas inferenciais.
Teste de Hipóteses
Realize testes de variável única, controle taxas de erro e descreva tipos de testes de hipóteses disponíveis para analistas de dados.
Começando com Python
Configure um ambiente de notebook Python, crie variáveis, implemente listas e tuplas e escreva funções personalizadas.
Estruturas de Dados e Estatísticas Descritivas
Crie e manipule DataFrames usando pandas, calcule estatísticas descritivas básicas e crie visualizações básicas.
Visualização
Use Pandas e pacotes populares de Python para gerar visuais e desenvolver visualizações personalizadas.
Estatísticas Inferenciais
Construa intervalos de confiança, realize testes t e desenvolva modelos de regressão linear usando Python.
Séries Temporais
Modele datas e horários, aplique estatísticas descritivas e desenvolva modelos de previsão de séries temporais.
Raspagem da Web e Processamento de Texto
Use Pandas para raspar dados estruturados, aplique métodos de string para limpeza e use Beautiful Soup para análise de HTML.
APIs
Descreva APIs, converta respostas JSON em dataframes e lide com respostas de API paginadas.
Bancos de Dados e SQL
Defina bancos de dados, escreva consultas SQL básicas e use SQL dentro do Python para acessar e analisar bancos de dados.
Pré-processamento, Validação e Junções com SQL
Use SQL para filtrar dados, realizar validação de dados e combinar dados de várias tabelas usando junções.
Fundamentos da Narrativa de Dados
Crie um arco narrativo convincente para uma história de dados e selecione o melhor tipo de mídia para comunicação.
Criando Gráficos no Tableau
Selecione insights baseados em dados apropriados, aplique tipos de visualização e escreva resumos convincentes.
Criando Painéis e Histórias no Tableau
Explique as melhores práticas de design de painéis, crie visualizações estáticas e interativas e implante painéis.
A Busca por Emprego
Explique como construir um portfólio forte de análise de dados.

Conheça seu instrutor

  • Sean Barnes

    Instrutor, Netflix

    Sean Barnes é um líder em Ciência de Dados e Engenharia na Netflix. Seus interesses de pesquisa incluem modelagem de doenças infecciosas, análise de saúde e esportes, simulação baseada em agentes e eventos discretos, aprendizado de máquina e visualização de dados.

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