Variados:

  • A Importância do Business Analytics no Mundo Empresarial

    No cenário empresarial altamente competitivo e orientado por dados em que vivemos hoje, a capacidade de tomar decisões informadas é essencial para o sucesso. É aqui que entra o Business Analytics, uma disciplina poderosa que desbloqueia insights valiosos a partir dos dados e os transforma em ações estratégicas. Neste artigo, exploraremos a importância crescente do Business Analytics no mundo empresarial e como ele se tornou uma peça fundamental para as organizações modernas. 
  • Etnoestatística: o que é, por que estudar e como aprender com outras culturas

    Você já leu ou ouviu falar sobre ETNOESTATÍSTICA? Esse termo pode parecer estranho ou desconhecido para muitas pessoas, mas ele se refere a um campo de estudo que busca compreender como diferentes grupos culturais produzem e usam conhecimentos estatísticos em seus contextos sociais
  • 🔑 Otimização de Cadeia de Suprimentos: A Chave para Eficiência e Lucratividade 🔑

    Você já parou para pensar em como a gestão eficiente da cadeia de suprimentos pode impactar diretamente nos resultados das empresas? Não? Estão saiba que a otimização nessa área tem se mostrado uma verdadeira chave para impulsionar a eficiência operacional e aumentar a lucratividade. Vou explicar melhor!
  • O que faz um profissional de Business Analytics?

    Se você trabalha ou gostaria de trabalhar com tecnologia, já deve ter escutado falar sobre a carreira de Business Analytics. Mas o que faz esse profissional?
  • Quais são os princípios de uma boa visualização de dados?

    A Introdução visualização de dados é uma técnica moderna de transformar os dados em informações que serão utilizadas para suportar a tomada de decisão no mundo empresarial. Nesse sentido, saber se comunicar de forma eficiente com seus dados é uma habilidade essencial para aumentar seu poder de convencimento dentro de sua empresa.
  • R e Python, como e por que aprender essas linguagens em Ciência de dados?

    A linguagem R e Python, são as principais linguagens de programação utilizadas em análise e ciência de dados. Linguagem R: Por ter sido criada por dois Estatísticos de renome internacional, a mesma é referência quando o assunto é Estatística, ferramenta gráfica de alto nível e é multiplataforma (Pode ser executada em diferentes sistemas operacionais como: Windows, Mac OS e Linux e tem uma comunidade gigantesca e ativa de colaboradores no mundo todo. Bibliotecas de destaque: Tidyverse, Ggplot2 e Shiny. Linguagem Python: Criada por um matemático e programador de renome internacional, a mesma é referência quando o assunto é Integração entre linguagens distintas e programação de forma ampla, é multiplataforma (Pode ser executada em diferentes sistemas operacionais como: Windows, Mac OS e Linux e tem uma comunidade gigantesca e ativa de colaboradores no mundo todo, vem se destacando em Ciência de dados nos últimos anos. Bibliotecas de destaque: Pandas, Numpy e Scikit-learn.
  • Aplicação da Teoria de Markowitz para Seleção de Carteiras: Uma Abordagem das Finanças Quantitativas

    As finanças quantitativas desempenham um papel fundamental na gestão de investimentos e na tomada de decisões financeiras estratégicas. Uma das principais aplicações nesse campo é a seleção de carteiras de investimentos, que busca encontrar a combinação ideal de ativos que maximize o retorno esperado para um determinado nível de risco.
  • Formação em Estatística – FE

    Na formação em Estatística você vai desenvolver: Habilidades para amostrar, tratar e extrair dos dados as melhores informações estratégicas para orientar a tomada de decisões, transformá-las em dashboards de métricas e okrs e monitorá-las, mensurando incertezas, testando hipóteses, expandindo seus resultados amostrais aos populacionais, deixando de ser um apertador de botão e entendendo o que tem por trás das técnicas, aprendendo na prática com os melhores softwares e linguagens de programação da atualidade: R, Python, Excel e PBI:
  • Formação em Análise de dados – AD – CECD

    Na formação de analista de dados você vai desenvolver: Habilidades para tratar e extrair dos dados as melhores informações estratégicas para orientar a tomada de decisões, transformá-las em dashboards de métricas e okrs e monitorá-las, deixando de ser um apertador de botão e entendendo o que tem por trás das técnicas, aprendendo na prática com os melhores sofwares e linguagens de programação da atualidade: R, Python, SQL, Excel e PBI:
  • Introdução a séries temporais – Onde vive e do que se alimenta?

    Quando falamos de séries temporais, estamos falando de um conceito muito útil na análise de dados. De maneira bem simples, estamos falando de uma sequência de observações feitas ao longo do tempo. A grande vantagem disso? Permite que vejamos tendências, padrões sazonais e como as coisas mudam. Além disso, nos dá a chance de fazer previsões com base no que já aconteceu. Se você parar para pensar, é uma ferramenta excelente para tomar decisões melhores e mais embasadas.