Curso de Business Intelligence e Analytics

Aula 1 • O Que Significa Análise de Negócios

Define as distinções entre análise, business intelligence e ciência de dados. Estabelece o vocabulário partilhado utilizado ao longo do curso.

Aula 2 • Alinhar a Análise com os Objetivos de Negócio

Traduz perguntas de negócio em problemas analíticos. Fundamenta o trabalho técnico em resultados organizacionais mensuráveis.

Aula 3 • A Cadeia de Valor da Análise

Mapeia o fluxo desde dados brutos até decisões de negócio. Mostra como cada etapa acrescenta valor mensurável à organização.

Aula 4 • Funções e Responsabilidades na Análise

Perfila analistas de dados, engenheiros, cientistas e desenvolvedores de BI. Clarifica os padrões de colaboração que os alunos encontrarão na prática.

Aula 1 • Fundamentos de Bases de Dados

Introduz conceitos de bases de dados relacionais e não relacionais. Fornece o conhecimento de armazenamento necessário para consultas e modelação posteriores.

Aula 2 • Data Warehouses e Data Lakes

Contrasta as arquiteturas de warehouse, lake e lakehouse. Prepara os alunos para escolher o padrão de armazenamento correto para cargas de trabalho analíticas.

Aula 3 • Qualidade e Governação de Dados

Define dimensões da qualidade de dados e estruturas de governação. Garante que os alunos conseguem auditar e melhorar a fiabilidade dos dados antes da análise.

Aula 4 • Princípios de Privacidade e Conformidade de Dados

Aborda conceitos de privacidade desde a conceção e conformidade regulatória. Equipa os alunos para lidar com dados sensíveis de forma responsável em vários setores.

Aula 1 • Noções Básicas de SQL e Instruções SELECT

Introduz a sintaxe SQL, a recuperação de dados e a lógica de filtragem. Forma a base de consultas para todo o trabalho analítico subsequente.

Aula 2 • Subconsultas e CTEs

Introduz subconsultas e expressões de tabela comuns para um design de consultas modular. Constrói SQL legível e de fácil manutenção para tarefas analíticas complexas.

Aula 3 • Funções de Janela e SQL Avançado

Aborda classificações, totais acumulados e cálculos particionados com funções de janela. Permite análises sofisticadas de séries temporais e comparativas.

Aula 4 • Juntar Múltiplas Tabelas

Explica as junções INNER, LEFT, RIGHT e FULL para combinar conjuntos de dados. Desbloqueia a análise de várias tabelas essencial para relatórios de negócio.

Aula 1 • Técnicas de Exploração Multivariada

Estende a análise a interações entre três ou mais variáveis. Revela padrões complexos que a análise bivariada não deteta.

Aula 2 • Análise Univariada e Bivariada

Examina distribuições de variável única e relações entre duas variáveis. Constrói intuição sobre o comportamento das variáveis e potenciais preditores.

Aula 3 • Fundamentos de Estatística Descritiva

Abrange medidas de tendência central, dispersão e forma. Fornece a linguagem estatística necessária para resumir qualquer conjunto de dados.

Aula 4 • Comunicar Descobertas da EDA

Estrutura os resultados da EDA numa narrativa analítica coerente. Liga as descobertas exploratórias a hipóteses de negócio acionáveis.

Aula 1 • Tipos de Gráfico e Seus Casos de Uso

Mapeia tipos de gráfico específicos para propósitos analíticos e estruturas de dados. Permite uma seleção confiante de gráficos para qualquer cenário de negócio.

Aula 2 • Construir Dashboards Interativos

Aborda layout, filtros e interatividade para dashboards de BI. Ensina os alunos a conceber dashboards que respondem a múltiplas perguntas dos utilizadores.

Aula 3 • Princípios de Visualização Eficaz

Estabelece princípios percetuais e de design para gráficos honestos e claros. Previne erros comuns de visualização que enganam as partes interessadas.

Aula 4 • Desempenho e Manutenção de Dashboards

Aborda otimização de consultas, agendamentos de atualização e controlo de versões. Garante que os dashboards permanecem precisos e com bom desempenho ao longo do tempo.

Aula 1 • Estrutura de Teste de Hipóteses

Estabelece hipóteses nula e alternativa, valores-p e regras de decisão. Dá aos alunos um processo rigoroso para testar alegações de negócio.

Aula 2 • Intervalos de Confiança e Estimação

Ensina estimação pontual e por intervalos para parâmetros populacionais. Permite que os alunos quantifiquem a incerteza nas conclusões analíticas.

Aula 3 • Probabilidade e Distribuições

Introduz conceitos de probabilidade e distribuições estatísticas-chave. Fornece a base teórica para todos os métodos inferenciais que se seguem.

Aula 4 • Teste A/B em Contextos de Negócio

Aplica o teste de hipóteses a experiências de negócio controladas. Prepara os alunos para conceber, executar e interpretar testes A/B corretamente.

Aula 1 • Modelos de Classificação e Baseados em Árvores

Introduz árvores de decisão, random forests e gradient boosting. Expande o conjunto de ferramentas de modelação para problemas complexos de classificação.

Aula 2 • Clustering e Segmentação

Aplica k-means e clustering hierárquico para segmentação de clientes e mercado. Liga a aprendizagem não supervisionada a casos de uso estratégicos de negócio.

Aula 3 • Modelos de Regressão para Previsão

Abrange regressão linear e logística para resultados contínuos e binários. Permite que os alunos construam modelos preditivos interpretáveis.

Aula 4 • Fundamentos de Machine Learning

Define os paradigmas de aprendizagem supervisionada, não supervisionada e por reforço. Enquadra o ML no fluxo de trabalho analítico estabelecido nos capítulos anteriores.

Aula 1 • Medir o ROI da Análise

Define estruturas para quantificar o valor financeiro e operacional da análise. Permite que os alunos justifiquem investimentos e demonstrem impacto.

Aula 2 • Construir uma Cultura Orientada por Dados

Examina comportamentos organizacionais e práticas de liderança que permitem a adoção da análise. Prepara os alunos para serem campeões da mudança orientada por dados.

Aula 3 • Ética e Análise Responsável

Aborda viés algorítmico, equidade, transparência e responsabilidade na análise. Garante que os alunos aplicam a análise de forma responsável em todos os contextos.

Aula 4 • Estratégia e Roadmap de Análise

Orienta a criação de uma estratégia de análise plurianual alinhada com as prioridades de negócio. Traduz a visão em iniciativas executáveis com marcos claros.