Análise de dados
( 24 Módulos )

módulo #1
Introdução à análise de dados
Visão geral da análise de dados, importância e aplicações

módulo #2
Tipos e fontes de dados
Tipos de dados, fontes de dados e métodos de coleta de dados

módulo #3
Preparação e limpeza de dados
Importância da limpeza de dados, lidar com valores ausentes e transformação de dados

módulo #4
Noções básicas de visualização de dados
Introdução à visualização de dados, tipos de gráficos e melhores práticas

módulo #5
Estatística descritiva
Medidas de tendência central, variabilidade e distribuição de dados

módulo #6
Resumo e agregação de dados
Técnicas de agregação, agrupamento e sumarização de dados

módulo #7
Visualização de dados para análise univariada
Visualização de variáveis únicas usando histogramas, gráficos de caixa e muito mais

módulo #8
Visualização de dados para análise bivariada
Visualização de relacionamentos entre duas variáveis usando gráficos de dispersão e muito mais

módulo #9
Introdução à estatística inferencial
Noções básicas de estatísticas inferenciais, distribuições amostrais e intervalos de confiança

módulo #10
Teste de hipóteses
Formulação de hipóteses, tipos de testes e suposições de teste

módulo #11
Intervalos de confiança e estimativa
Construção de intervalos de confiança e estimativa de parâmetros populacionais

módulo #12
ANOVA e análise de regressão
Análise de variância, regressão simples e múltipla e construção de modelos

módulo #13
Análise de séries temporais
Introdução à análise de séries temporais, componentes e construção de modelos

módulo #14
Métodos de previsão
Suavização exponencial, ARIMA e outras técnicas de previsão

módulo #15
Mineração de dados e aprendizado de máquina
Visão geral da mineração de dados, aprendizado de máquina e aprendizado supervisionado

módulo #16
Algoritmos de aprendizado supervisionado
Árvores de decisão, florestas aleatórias e outros algoritmos de aprendizado supervisionado

módulo #17
Algoritmos de aprendizado não supervisionado
Agrupamento, k-means e agrupamento hierárquico

módulo #18
Análise de texto e processamento de linguagem natural
Introdução à análise de texto, PNL e análise de sentimentos

módulo #19
Análise de dados com Python
Usando Python para análise de dados, pandas, NumPy e Matplotlib

módulo #20
Análise de dados com R
Usando R para análise de dados, manipulação de dados e visualização

módulo #21
Análise de dados com Excel
Usando Excel para análise de dados, tabelas dinâmicas e gráficos

módulo #22
Análise de big data
Introdução ao big data, Hadoop e Spark

módulo #23
Narrativa de dados e comunicação
Comunicação eficaz de insights e resultados às partes interessadas

módulo #24
Conclusão e encerramento do curso
Planejando os próximos passos na carreira de Análise de Dados

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