Continuando sua Jornada em Business Analytics: Cursos Disponíveis na Plataforma 

Se você está interessado em aprimorar suas habilidades em Business Analytics, a plataforma oferece uma variedade de cursos abrangentes para ajudá-lo a dominar várias áreas-chave. Neste artigo, exploraremos a formação em Estatística, a formação complementar em Data Science e a formação em Análise de Dados, destacando os principais tópicos e benefícios de cada curso. 

Formação em Estatística 

Nesta formação, você terá a oportunidade de desenvolver habilidades essenciais para trabalhar com dados e transformá-los em informações estratégicas para orientar a tomada de decisões. Aprenderá a utilizar ferramentas como R, Python, Excel e Power BI para realizar análises estatísticas, testar hipóteses, criar modelos e gerar insights. A formação é dividida em cinco pilares, cada um abordando tópicos específicos: 

• Estatística Descritiva: Aqui você aprenderá sobre conceitos fundamentais da estatística, incluindo médias, medianas, modas, medidas de dispersão e gráficos estatísticos. 
• Cálculo das Probabilidades: Este pilar explora os conceitos de probabilidade, incluindo distribuições discretas e contínuas, e como calcular probabilidades usando ferramentas como Excel e R. 
• Noções de Amostragem e Estimação: Aprenderá sobre diferentes tipos de amostragem, como estimar parâmetros populacionais a partir de amostras e calcular intervalos de confiança. 
• Inferência Estatística: Este pilar aborda como realizar inferências estatísticas a partir de amostras, incluindo intervalos de confiança e testes de hipóteses. 

• Modelos de Regressão: Explorará a análise de regressão, aprendendo a criar modelos matemáticos para prever variáveis dependentes com base em variáveis independentes. 

O curso também inclui projetos práticos, nos quais você aplicará o conhecimento adquirido em situações do mundo real, como análise de dados do ENADE (Exame Nacional de Desempenho de Estudantes) e análise de acidentes rodoviários. 

Formação Complementar em Data Science 

A formação complementar em Data Science é projetada para expandir seus conhecimentos em análise de dados e modelagem estatística. Ao concluir este curso, você será capaz de trabalhar com dados complexos e aplicar técnicas avançadas de análise. Os principais pilares dessa formação incluem: 

• SQL e Python para Ciência de Dados: Aqui, você aprenderá a utilizar SQL e Python para coletar, gerenciar e analisar dados. 

• Geoestatística com R e Python: Explorará técnicas para análise de dados geoespaciais, incluindo visualização de mapas e modelagem espacial. 
• Análise de Redes e Otimização: Aprenderá sobre análise de redes e como otimizar processos usando técnicas de pesquisa operacional. 
• Marketing Analytics: Este pilar aborda como utilizar análises de dados para tomadas de decisões estratégicas de marketing. 
• Introdução a Bioinformática com Python: Você aprenderá a aplicar técnicas de análise de dados à área da bioinformática. 
• Modelos de Séries Temporais com R: Explorará modelos para previsão de séries temporais usando a linguagem R. 

O curso também oferece a oportunidade de aprender com instrutores experientes, como Alex Souza, especialista em análise de dados, Angélica Caseri, PhD em hidrologia e especialista em ciência de dados, e outros profissionais renomados. 

Formação em Análise de Dados 

Nesta formação, você será capacitado para ser um analista de dados competente, capaz de trabalhar com dados de forma estratégica. O curso aborda os seguintes pilares: 

• Estatística Descritiva: Similar ao curso anterior, este pilar explora os conceitos fundamentais da estatística. 
• Manipulação de Dados com R Tidyverse, Excel e Pandas: Aprenderá técnicas avançadas para manipular e limpar dados usando as linguagens R e Python. 

• Consultas e Modelagem Dimensional: Explorará como criar consultas eficientes em bancos de dados e como modelar dimensões em um modelo de dados. 
• Técnicas Avançadas de Visualização de Dados: Aprenderá a criar visualizações impactantes e informativas usando ferramentas como Power BI e R. 
• Modelagem Preditiva com R: Este pilar aborda como criar modelos preditivos usando a linguagem R, incluindo regressão e séries temporais. 
• Projeto Prático e Preparação para o Mercado de Trabalho: Concluirá o curso com um projeto prático no qual aplicará todo o conhecimento adquirido, preparando-se assim para ingressar no mercado de trabalho como analista de dados. 

Conclusão 

A plataforma oferece uma ampla gama de cursos para ajudar você a se tornar um profissional completo em Business Analytics. Desde os conceitos básicos até as técnicas avançadas, esses cursos são ministrados por instrutores experientes e oferecem projetos práticos para aplicação do conhecimento. Ao concluir essas formações, você estará preparado para enfrentar os desafios do mundo da análise de dados e tomar decisões estratégicas embasadas em informações sólidas. Invista em seu futuro profissional e inscreva-se hoje mesmo na plataforma de Business Analytics.