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 compartilhado usado ao longo do curso.

Aula 2 • Alinhando a Análise aos 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 de dados brutos até decisões de negócio. Mostra como cada etapa agrega valor mensurável à organização.

Aula 4 • Papéis e Responsabilidades em Análise

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

Aula 1 • Fundamentos de Banco de Dados

Apresenta conceitos de bancos de dados relacionais e não relacionais. Fornece o conhecimento de armazenamento necessário para consultas e modelagens 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 certo para cargas de trabalho de análise.

Aula 3 • Qualidade e Governança de Dados

Define dimensões de qualidade de dados e frameworks de governança. Garante que os alunos possam auditar e melhorar a confiabilidade dos dados antes da análise.

Aula 4 • Princípios de Privacidade e Conformidade de Dados

Aborda conceitos de privacidade desde a concepção e conformidade regulatória. Capacita os alunos a lidar com dados confidenciais de forma responsável em todos os setores.

Aula 1 • Básico de SQL e Instruções SELECT

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

Aula 2 • Subconsultas e CTEs

Apresenta subconsultas e expressões de tabela comuns para design de consultas modulares. Constrói SQL legível e de fácil manutenção para tarefas analíticas complexas.

Aula 3 • Funções de Janela e SQL Avançado

Abrange classificação, totais acumulados e cálculos particionados usando funções de janela. Permite análises sofisticadas de séries temporais e comparativas.

Aula 4 • Unindo Múltiplas Tabelas

Explica os joins INNER, LEFT, RIGHT e FULL para combinar conjuntos de dados. Desbloqueia a análise multtabela essencial para relatórios de negócio.

Aula 1 • Técnicas de Exploração Multivariada

Estende a análise para interações entre três ou mais variáveis. Revela padrões complexos que a análise bivariada ignora.

Aula 2 • Análise Univariada e Bivariada

Examina distribuições de variável única e relacionamentos de duas variáveis. Constrói intuição sobre o comportamento das variáveis e possíveis 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 • Comunicando Descobertas da AED

Estrutura os resultados da AED em uma narrativa analítica coerente. Conecta insights exploratórios 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 a seleção confiante de gráficos para qualquer cenário de negócio.

Aula 2 • Construindo Dashboards Interativos

Abrange layout, filtros e interatividade para dashboards de BI. Ensina os alunos a projetar dashboards que respondam a múltiplas perguntas dos usuários.

Aula 3 • Princípios de Visualização Eficaz

Estabelece princípios perceptuais 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 controle de versão. Garante que os dashboards permaneçam precisos e eficientes ao longo do tempo.

Aula 1 • Framework de Teste de Hipóteses

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

Aula 2 • Intervalos de Confiança e Estimação

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

Aula 3 • Probabilidade e Distribuições

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

Aula 4 • Testes A/B em Contextos de Negócio

Aplica teste de hipóteses a experimentos de negócio controlados. Prepara os alunos para projetar, executar e interpretar testes A/B corretamente.

Aula 1 • Modelos de Classificação e Baseados em Árvores

Apresenta árvores de decisão, florestas aleatórias e gradient boosting. Expande o kit de ferramentas de modelagem para problemas complexos de classificação.

Aula 2 • Clusterização e Segmentação

Aplica k-means e clusterização hierárquica para segmentação de clientes e mercado. Conecta o aprendizado não supervisionado 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 paradigmas de aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço. Enquadra o ML dentro do fluxo de trabalho analítico estabelecido em capítulos anteriores.

Aula 1 • Medindo o ROI da Análise

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

Aula 2 • Construindo uma Cultura Orientada a Dados

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

Aula 3 • Ética e Análise Responsável

Aborda viés algorítmico, justiça, transparência e responsabilidade na análise. Garante que os alunos apliquem 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 às prioridades de negócio. Traduz a visão em iniciativas executáveis com marcos claros.