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:

Desenvolvendo cinco pilares de formação e construindo projetos com bases reais:

• Estatística Descritiva;
• Manipulação de dados com R Tidyverse, excel e pandas;
• Consultas, modelagem dimensional;
• Visualização de dados e criação de dashboards;
• Marketing Analytics;
• Projetos reais;

O que você vai aprender:

• Onboarding e boas vindas – 06:02
• Apresentação e Boas vindas e link do grupo exclusivo de dúvidas e networking!
• Material Teórico​ e Exercícios da Comunidade de Estatística e Materiais indicados

Material Teórico – Estatística Descritiva

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Estatística Descritiva

• Aula teórica 00 – O que é Estatística, subdivisões da Estatística, o que é Ciência de dados, etapas da análise Estatística e conceitos básicos – 17:23
• Aula teórica 01- Dados tabelados, tipos de frequências e tipos de variáveis. – 13:42
• Aula prática 00 – Tipos de Frequência – Excel – 09:47
• Aula prática 01 – Tipos de Frequência – R (Versão 1.1) – 18:07
• Aula teórica 02 – O que são Médias, Mediana, Moda e como calculá-las – 16:14
• Aula prática 02 – Medidas de tendência Central – Parte 1 – R – 11:59
• Aula teórica 03 – O que é Assimetria, Curtose, Box-plot, como utilizar o box-plot para detecção de outliers e o que são medidas de dispersão, como interpretá-las e calculá-las – 21:59
• Aula extraordinária – Cases – conceitos de Curtose e Assimetria- Fôlego Empresas e Coronavírus – 08:46
• Aula prática 03 – Medidas de tendência Central – Parte 2 – R – 07:14
• Aula prática 04 – Medidas de dispersão – Parte 1 – R – 09:15
• Aula prática 04 – Medidas de dispersão – Parte 2 – R – 07:53
• Aula prática 05 – Medidas de Dispersão – Excel – 08:22
• Aula teórica 04 : Gráficos Estatísticos para variáveis qualitativas – 06:22
• Aula teórica 05 : Gráficos Estatísticos para variáveis quantitativas – 12:33
• Parte 1 – Aula prática 06 – Gráficos Estatísticos – Variáveis Qualitativas Nominais – R – 12:27
• Parte 2 – Aula prática 06 – Gráficos Estatísticos – Variáveis Qualitativas Nominais- R – 12:00
• Parte 1 – Aula prática 07 – Gráficos Estatísticos – Variáveis Qualitativas Ordinais – R – 14:39
• Parte 2 – Aula prática 07 – Gráficos Estatísticos – Variáveis Qualitativas Ordinais – R – 10:29
• Parte 1 – Aula prática 08 – Gráficos Estatísticos – Variáveis Quantitativas – R – 13:38
• Parte 2 – Aula prática 08 – Gráficos Estatísticos – Variáveis Quantitativas R – 09:17
• Parte 1 – Aula prática 09 – Gráficos Estatísticos Drag and drop (Point and click) – R – 11:49
• Parte 2 – Aula prática 09 – Gráficos Estatísticos Drag and drop (Point and click) – R – 10:15

Manipulação de dados com R Tidyverse

• Aula prática 01 – Pacote base para manipulação de dataframes – 16:18
• Aula prática 02 – Filtros, seleçõs, ordenação e transformações com Dplyr – 16:24
• Aula prática 03 – Trabalhando com valores faltantes no R e a diferença deles, para valores NULL e NAN
• Aula prática 04 – Trabalhando com valores faltantes no R e Faxina de dados no R
• Aula prática 05 – Junção de Tabelas no R

Apresentação e Boas práticas para a Criação de Dashboard´s profissionais

• Apresentação – Prof. Henrique Comaru – 01:20
• Quando construir um Dashboard – 10:34
• 1 – Pilar da Confiabilidade da Informação – 06:11
• 2 – Pilar da Clareza – 05:35
• 3 e 4 – Usabilidade e Design – 07:32
• Design (1/3) – Temas e cores – 12:50
• Design (2 – 3) – Alinhamento e posicionamento – 07:16
• Design (3 – 3) – Visualização e icones – 06:57

Material e Tutorial de dowload do Power BI

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• Tutorial de Instalação Power BI Desktop – 04:55

Power BI com R

• Aula Prática 00 – Gráfico de Pizza no Power BI e R – 07:59
• Aula Prática 01 – Gráfico de Colunas no Power BI e R – 05:29
• Aula Prática 02 – Gráfico de Nuvem de palavras/Wordcloud no Power BI e R – 03:53
• Aula Prática 03 – Gráfico de Barras e Dispersão no Power BI e R – 08:36
• Aula Prática 04 – Gráfico de Histograma e Pareto no Power BI e R – 08:32
• Aula Prática 05 – Gráfico de Box-Plot no Power BI e R – 02:31
• Aula Prática 06 – Gráfico de Mapas no Power BI e R – 03:52
• Aula Prática 07 – Tabelas Customizadas no Power BI e R – 10:11
• Aula Prática 08 – Grafos e Relatórios interativos Power BI e R – 09:39

SQL e Python para Análise de dados

• Materiais e links
• Aula1 – Sobre o Curso – 07:25
• Aula 2 – Habilidades comportamentais – 24:31
• Aula3 – LevantamentoDeRequisitos – 09:43
• Aula4 – MER – parte 1 de 4 – 26:43
• Aula4 – MER – parte 2 de 4 – 14:48
• Aula4 – MER – parte 3 de 4 – 15:32
• Aula4 – MER – parte 4 de 4 – 17:17
• Aula5 – Modelo Lógico – parte 1 de 4 – 15:00
• Aula5 – Modelo Lógico – parte 2 de 4 – 16:34
• Aula5 – Modelo Lógico – parte 3 de 4 – 15:18
• Aula5 – Modelo Lógico – parte 4 de 4 – Extra – 07:11
• Aula6 – Banco de Dados – parte 1 de 5 – 16:01
• Aula6 – Banco de Dados – parte 2 de 5 – 15:40
• Aula6 – Banco de Dados – parte 3 de 5 – 10:41
• Aula6 – Banco de Dados – parte 4 de 5 – 12:28
• Aula6 – Banco de Dados – parte 5 de 5 – 16:15
• Aula7 – Modelo Físico – parte 1 de 5 – 17:05
• Aula7 – Modelo Físico – parte 2 de 5 – 14:32
• Aula7 – Modelo Físico – parte 3 de 5 – 17:09
• Aula7 – Modelo Físico – parte 4 de 5 – 17:09
• Aula7 – Modelo Físico – parte 5 de 5 – 15:52
• Aula8 – Consultas – parte 1 de 11 – 15:10
• Aula8 – Consultas – parte 2 de 11 – 15:57
• Aula8 – Consultas – parte 3 de 11 – 15:12
• Aula8 – Consultas – parte 4 de 11 – 15:29
• Aula8 – Consultas – parte 5 de 11 – 15:09
• Aula8 – Consultas – parte 6 de 11 – 15:06
• Aula8 – Consultas – parte 7 de 11 – 15:05
• Aula8 – Consultas – parte 8 de 11 – 15:04
• Aula8 – Consultas – parte 9 de 11 – 17:12
• Aula8 – Consultas – parte 10 de 11 – 14:51
• Aula8 – Consultas – parte 11 de 11 – 17:28
• Aula9 – BI e DW – parte 1 de 12 – 15:26
• Aula9 – BI e DW – parte 2 de 12 – 13:38
• Aula9 – BI e DW – parte 3 de 12 – 16:16
• Aula9 – BI e DW – parte 4 de 12 – 15:33
• Aula9 – BI e DW – parte 5 de 12 – 15:31
• Aula9 – BI e DW – parte 6 de 12 – 15:20
• Aula9 – BI e DW – parte 7 de 12 – 15:40
• Aula9 – BI e DW – parte 8 de 12 – 15:25
• Aula9 – BI e DW – parte 9 de 12 – 18:22
• Aula9 – BI e DW – parte 10 de 11 – 15:39
• Aula9 – BI e DW – parte 11 de 12 – 14:47
• Aula9 – BI e DW – parte 12 de 12 – 19:31
• Aula10 – Montagem DW – parte 1 de 10 – 15:00
• Aula10 – Montagem DW – parte 2 de 10 – 14:49
• Aula10 – Montagem DW – parte 3 de 10 – 16:07
• Aula10 – Montagem DW – parte 4 de 10 – 15:44
• Aula10 – Montagem DW – parte 5 de 10 – 15:26
• Aula10 – Montagem DW – parte 6 de 10 – 12:02
• Aula10 – Montagem DW – parte 7 de 10 – 15:24
• Aula10 – Montagem DW – parte 8 de 10 – 17:04
• Aula10 – Montagem DW + AED – parte 9 de 10 – 16:16
• Aula10 – Montagem DW + AED – parte 10 de 10 – 16:01
• Aula11 – AED Python – parte 1 de 2 – 15:50
• Aula11 – AED Python – parte 2 de 2 – 16:46
• Aula12 – Visualizacao de Dados – parte 1 de 10 – 14:48
• Aula12 – Visualizacao de Dados – parte 2 de 10 – 15:34
• Aula12 – Visualizacao de Dados – parte 3 de 10 – 16:07
• Aula12 – Visualizacao de Dados – parte 4 de 10 – 15:25
• Aula12 – Visualizacao de Dados – parte 5 de 10 – 15:08
• Aula12 – Visualizacao de Dados – parte 6 de 11 – 16:45
• Aula12 – Visualizacao de Dados – parte 7 de 11 – 15:33
• Aula12 – Visualizacao de Dados – parte 8 de 11 – 15:37
• Aula12 – Visualizacao de Dados – parte 9 de 11 – 15:07
• Aula12 – Visualizacao de Dados – parte 10 de 11 – 15:54
• Aula13 – Entregáveis, Dia a Dia, NoSQL, SPARK SQL e MACHINE LEARNING – parte 1 de 6 – 10:11
• Aula13 – Entregáveis, Dia a Dia, NoSQL, SPARK SQL e MACHINE LEARNING – parte 2 de 6 – 16:49
• Aula13 – Entregáveis, Dia a Dia, NoSQL, SPARK SQL e MACHINE LEARNING – parte 3 de 6 – 15:55
• Aula13 – Entregáveis, Dia a Dia, NoSQL, SPARK SQL e MACHINE LEARNING – parte 4 de 6 – 25:16
• Aula13 – Entregáveis, Dia a Dia, NoSQL, SPARK SQL e MACHINE LEARNING – parte 5 de 6 – 22:02
• Aula13 – Entregáveis, Dia a Dia, NoSQL, SPARK SQL e MACHINE LEARNING – parte 6 de 6 – 16:34

Marketing Analytics

• Materiais e Leituras
• Aula 01 – Marketing: Definição e perspectiva estratégica – 14:49
• Aula 02 – 14:59
• Aula 03 – 15:03
• Aula 04 – 15:28
• Aula 05 – 06:47
• Aula 06 – 14:58
• Aula 07 – 06:04
• Aula 08 – 15:04
• Aula 09 – 14:57
• Aula 10 – 06:43
• Aula 11 – Administração do Esforço de Marketing – 14:48
• Aula 12 – 07:04
• Aula 13 – 11:51
• Aula 14 – 07:13
• Aula 15 – 12:00
• Aula 16 – 15:02
• Aula 17 – 14:09
• Aula 18 – 08:07
• Aula 19 – Atividade prática analítica de construção da Matriz BCG – 15:11
• Aula 20 – 15:07
• Aula 20 – 15:04
• Aula 22 – 14:48
• Aula 23 – 14:55
• Aula 24 – 14:46
• Aula 25 – 14:53
• Aula 26 – 14:57
• Aula 27 – 13:12
• Aula 28 – 16:47
• Aula 29 – Introdução ao Marketing Analytics – 14:59
• Aula 30 – 05:04
• Aula 31 – 14:58
• Aula 32 – 15:07
• Aula 33 – 15:41
• Aula 34 – 15:11
• Aula 35 – Discussão de Pesquisa e Projeto Prático de Marketing Analytics – 15:02
• Aula 36 – 14:59
• Aula 37 – 14:33
• Aula 38 – 15:04
• Aula 39 – 15:11
• Aula 40 – 15:02
• Aula 41 – 14:52
• Aula 42 – 14:58
• Aula 43 – 19:58
• Aula 44 – 05:14
• Aula 45 – 10:01

Conteúdo e códigos a serem utilizados no Projeto Enade – INEP

• Conteúdo e códigos a serem utilizados no Projeto Enade – INEP

Projeto ENADE/INEP

• Vídeo 00 – Projeto Enade – INEP – Conhecendo a base de dados do ENADE (Exame Nacional de Desempenho de Estudantes) – 11:12
• Vídeo 01 – Projeto Enade – INEP – Importanto o banco do ENADE e Verificando dimensões – 11:38
• Vídeo 02 – Projeto Enade – INEP – Selecionando e Filtrando o Banco de acordo com variáveis e suas características – 09:00
• Vídeo 03 – Parte 1 – Projeto Enade – INEP – Transformando variáveis (Recodificando labels) por meio da base e por meio do dplyr – 10:07
• Vídeo 03 – Parte 2 – Projeto Enade – INEP – Transformando variáveis (Recodificando labels) por meio da base e por meio do dplyr – 08:32
• Vídeo 04 – Parte 1 – Projeto Enade – INEP – Análise descritiva das variáveis de forma geral – 10:31
• Vídeo 04 – Parte 2 – Projeto Enade – INEP – Análise descritiva das Variáveis de forma geral – 09:00
• Vídeo 05 – Parte 1 – Projeto Enade – INEP – Análise descritiva das Variáveis das Notas dos Alunos de ADS – 11:58
• Vídeo 05 – Parte 2 – Projeto Enade – INEP – – Análise descritiva das Variáveis das Notas dos Alunos de ADS – 03:02
• Vídeo 06 – Parte 1 – Projeto Enade – INEP – Análises finais por sexo e região e extração de insights e geração de dashboard – 11:33
• Vídeo 06 – Parte 2 – Projeto Enade – INEP – Análises finais por sexo e região e extração de insights e geração de dashboard – 12:07
• Vídeo 07 – Projeto Enade – INEP – Gerando relatórios automáticos em HTML e Word via Rmarkdown – 12:00
• Vídeo 08 – Projeto Enade – INEP – Gerando Dashboard no Flexdashboard com elementos de shiny e Shiny – Parte 1 – 13:15
• Vídeo 09 – Projeto Enade – INEP – Gerando Dashboard no Flexdashboard com elementos de shiny e Shiny – Parte 2 – 20:22
• Vídeo 10 – Projeto Enade – INEP – Gerando Dashboard no Flexdashboard com elementos de shiny e Shiny – Parte 3 – 21:05

Projeto Acidentes Rodoviários – PRF 2020

• Conteúdo e códigos a serem utilizados no Projeto Acidentes Rodoviários – PRF 2020

Projeto Acidentes Rodoviários – PRF 2020

• Vídeo Parte 1 – Conhecendo, Instalando, carregando, importando e trabalhando com chunks – 15:29
• Vídeo Parte 2 – Verificando Variáveis faltantes visualmente, resumos gerais e gráficos para variáveis qualitativas – 17:48
• Vídeo Parte 3 – Gráficos de Pizza, Barras e tabelas profissionais – 17:48
• Vídeo Parte 4 – Grafo, Mapas, relatório automático e Dashnoard – 11:19

Carga horária: 40 Horas