Aprenda a aplicar conceitos estatísticos e utilize ferramentas de IA para extrair o máximo de valor dos dados. Torne-se um Data Driven Analyst e se prepare para o futuro da análise de dados.
Você fará o papel de um analista de dados em duas empresas fictícias: Vinhedo Real e ImobMax. Em cada módulo você receberá desafios reais e usará dados para respondê-los, desde a exploração e análise até a modelagem preditiva.
Os participantes aprenderão técnicas estatísticas e ferramentas computacionais para explorar dados da sua empresa e potencializar resultados.
Começaremos com fundamentos estatísticos:
Medidas de posição: média, mediana e percentil.
Medidas de dispersão: desvio padrão e variância.
Visualização: box plot, scatter plot, distribuições.
Correlação de pearson.
ChatGPT para análise de dados
Julius AI.
Google Colab.
Notebook LM.
A partir desse ponto vamos avançar para técnicas atuais de machine learning para simular e prever possíveis resultados, como regressão linear e árvores de decisão.
Ao final do curso o aluno construirá um modelo preditivo usando modelos de machine learning (IA tradicional), como Random Forest e Boosted Trees. Também há a possibilidade de focar em análise de textos, como análise de feedback de clientes utilizando IA Generativa.
Caso haja tempo, também mostraremos alguns possíveis próximos passos, como análises em Python puro e o famoso “vibe coding’.
Este é um ambiente totalmente hands on, no qual o participante construirá análises e responderá perguntas de negócio.
Este curso é destinado à qualquer pessoa interessada em utilizar dados para melhorar a tomada de decisão. Não exige conhecimento prévio.
Quem já tem experiência em análise também é bem-vindo e encontrará desafios específicos para aprofundar suas habilidades. Essas pessoas terão a oportunidade de praticar tarefas mais avançadas e explorar aplicações em maior profundidade (Google Colab por exemplo).
Cientista de dados com sólida formação em estatística, machine learning, experimentação e inferência causal. Atualmente é Tech Lead de Dados no Asaas. Atuou como cientista de dados na Glovo, aplicativo de entregas europeu presente em 21 países, e como consultor na PriceWaterhouseCoopers. Foi professor de Machine Learning na Ubiqum Code Academy, em Barcelona.
MBA em Finanças pela Sacred Heart University em Luxemburgo e certificado em Matemática para Machine Learning pelo Imperial College London.
Autor dos artigos acadêmicos “Machine Learning applied to Wi-Fi fingerprinting: The experiences of the Ubiqum Challenge” e “An intro to Synthetic Controls in real life”, publicados no Medium. Colaborador da biblioteca Python cluster-experiments, com mais de 55k downloads.
Vencedor do Datathon Pop up lab, organizado pela Ailylabs, com foco em reconhecimento de imagem (prêmio de 5 mil euros), e do Datathon Dados contra o racismo, organizado pela BCN Analytics.
Duração: 15 h/a
Dias do curso: 29/10, 05 e 12/11
Horários: 3 Encontros Online (ao vivo) das 19h às 22h
Certificação: Sustentare Escola de Negócios, IES (Instituição de Ensino Superior) credenciada no MEC (Ministério da Educação), portaria no. 190 (21 março 2022), publicada no Diário Oficial da União (D.O.U.), (no. 56 em 23 março 2022)
Tipo Formação: Curso de Capacitação