Curso de Business Analytics e Reporting

Aula 1 • Tipos e Estruturas de Dados

Aborda dados estruturados, semiestruturados e não estruturados e os seus formatos de armazenamento. Relaciona a consciência da estrutura dos dados com a seleção de ferramentas e métodos.

Aula 2 • O que Significa Análise de Negócios

Define análise, distingue os tipos descritivo, diagnóstico, preditivo e prescritivo. Estabelece um vocabulário partilhado utilizado ao longo do curso.

Aula 3 • Fundamentos de Ética e Governação

Introduz princípios de privacidade de dados, riscos de enviesamento e governação de dados organizacional. Enquadra a tomada de decisões éticas como um requisito base para todo o trabalho analítico.

Aula 4 • Funções Chave numa Equipa de Análise

Mapeia as funções de analista, engenheiro, cientista e parte interessada para as responsabilidades do projeto. Ajuda os formandos a posicionar a sua própria função dentro de equipas multifuncionais.

Aula 1 • Documentação de Pipelines de Dados

Estabelece padrões para metadados, dicionários de dados e documentação de linhagem. Garante a reprodutibilidade e auditabilidade de todas as fases de preparação.

Aula 2 • Identificação e Obtenção de Dados

Aborda sistemas internos, bases de dados externas, APIs e instrumentos de inquérito como fontes de dados. Relaciona a seleção da fonte com os objetivos analíticos estabelecidos no âmbito do projeto.

Aula 3 • Avaliação da Qualidade dos Dados

Ensina a completude, exatidão, consistência e atualidade como dimensões da qualidade. Fornece verificações de diagnóstico aplicadas antes de qualquer limpeza ou transformação.

Aula 4 • Transformação de Dados e Engenharia de Atributos

Aborda normalização, agregação, pivotagem e criação de variáveis derivadas. Prepara as estruturas de dados necessárias para os modelos analíticos introduzidos em capítulos posteriores.

Aula 1 • Correlação e Covariância

Explica relações lineares entre variáveis usando coeficientes de correlação e covariância. Prepara os formandos para a análise de regressão introduzida no próximo capítulo.

Aula 2 • Medidas de Variabilidade e Dispersão

Aborda intervalo, variância, desvio padrão e intervalo interquartil. Relaciona métricas de dispersão com avaliação de risco e benchmarking de desempenho.

Aula 3 • Medidas de Tendência Central

Ensina o cálculo da média, mediana e moda e os casos de uso apropriados para cada uma. Fundamenta o raciocínio estatístico em métricas de negócio como receita média e antiguidade mediana.

Aula 4 • Fundamentos de Testes de Hipóteses

Aborda hipóteses nula e alternativa, valores-p e níveis de significância. Permite a tomada de decisões baseada em dados, testando pressupostos de negócio com rigor estatístico.

Aula 1 • Construção de Dashboards Eficazes

Ensina a hierarquia de layout, colocação de KPIs e design de interatividade para dashboards operacionais. Relaciona a estrutura do dashboard com as necessidades de tomada de decisão de públicos específicos.

Aula 2 • Erros Comuns de Visualização

Identifica eixos truncados, escalas enganosas, abuso do eixo duplo e dados selecionados. Desenvolve competências de avaliação crítica tanto para criar como para rever analíticas visuais.

Aula 3 • Data Storytelling

Aplica a estrutura narrativa — contexto, conflito, resolução — a apresentações analíticas. Colmata a lacuna entre as descobertas técnicas e a tomada de decisão executiva.

Aula 4 • Fundamentos de Design Visual

Aborda teoria da cor, tipografia, espaço em branco e atributos pré-atentivos para visuais analíticos. Garante que os gráficos comunicam com precisão sem enganar ou sobrecarregar os visualizadores.

Aula 1 • Análise Drill-Down e Slice-and-Dice

Ensina a decomposição dimensional para isolar os impulsionadores de desempenho entre segmentos. Baseia-se na estatística descritiva para passar do que aconteceu para onde aconteceu.

Aula 2 • Estruturas de Análise de Causa Raiz

Introduz diagramas de espinha de peixe, cinco porquês e análise de árvore de falhas para investigação estruturada. Fornece estruturas de diagnóstico repetíveis aplicáveis a várias funções de negócio.

Aula 3 • Análise de Tendências e Variância

Aborda comparações período a período, variância orçamento vs. real e decomposição de tendências. Relaciona a deteção estatística de alterações com a gestão de desempenho do negócio.

Aula 4 • Comunicação de Conclusões de Diagnóstico

Estrutura relatórios de diagnóstico com cadeias de evidência que ligam os sintomas às causas raiz. Prepara os formandos para apresentar conclusões que conduzam diretamente a ações corretivas.

Aula 1 • Avaliação e Validação de Modelos

Ensina R-quadrado, RMSE, MAE e validação cruzada para avaliar o desempenho do modelo. Garante que os modelos são fiáveis antes da implementação em processos de decisão de negócio.

Aula 2 • Comunicação de Resultados de Modelos Preditivos

Traduz os resultados técnicos do modelo em previsões e intervalos de confiança relevantes para o negócio. Aborda como apresentar a incerteza do modelo de forma honesta a partes interessadas não técnicas.

Aula 3 • Regressão Logística para Classificação

Estende a regressão a resultados binários, como previsão de churn, incumprimento e conversão. Introduz resultados de probabilidade, matrizes de confusão e limites de classificação.

Aula 4 • Introdução à Modelação Preditiva

Enquadra a previsão como a estimativa de valores futuros a partir de padrões em dados históricos. Distingue regressão de classificação e posiciona ambas dentro do ciclo de vida analítico.

Aula 1 • Garantia de Qualidade de Relatórios

Estabelece práticas de revisão por pares, validação de dados e controlo de versões para a precisão do relatório. Constrói confiança organizacional nos resultados analíticos através de verificações de qualidade sistemáticas.

Aula 2 • Tipos e Finalidades de Relatórios

Distingue relatórios operacionais, táticos e estratégicos por público e horizonte de decisão. Alinha o formato e a profundidade do relatório com a necessidade específica de informação a ser servida.

Aula 3 • Escrita para Públicos Analíticos

Aplica princípios de linguagem simples para traduzir conclusões estatísticas em prosa de negócio clara. Reduz o jargão e melhora a compreensão para leitores mistos, técnicos e não técnicos.

Aula 4 • Estruturação de Relatórios Analíticos

Aborda as secções de sumário executivo, conclusões, metodologia e recomendações. Ensina um fluxo lógico que move os leitores do contexto para a conclusão de forma eficiente.

Aula 1 • Previsão de Séries Temporais

Aborda médias móveis, alisamento exponencial e decomposição tendência-sazonalidade para previsão. Estende as competências de regressão a dados temporais com autocorrelação e estruturas de desfasamento.

Aula 2 • Estratégia de Análise e Modelos de Maturidade

Avalia a maturidade analítica organizacional e mapeia um roteiro da capacidade reativa para a preditiva. Posiciona os formandos para liderar a transformação analítica nas suas organizações.

Aula 3 • Conceitos de Otimização para Negócios

Introduz programação linear e otimização baseada em restrições para problemas de alocação de recursos. Relaciona a otimização matemática com decisões de preços, pessoal e inventário.

Aula 4 • Construção do Business Case de Análise

Enquadra os investimentos em análise usando ROI, análise de custo-benefício e métricas de realização de valor. Prepara os formandos para defender iniciativas de análise a nível executivo.

Aula 5 • Segmentação e Clustering

Aplica k-means e clustering hierárquico para segmentar clientes, produtos e mercados. Permite uma estratégia direcionada ao revelar agrupamentos naturais nos dados de negócio.