Data-Driven Companies: Inteligência e Inovação com Dados

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Apresentação do curso

O Curso de Data-Driven Companies: Inteligência e Inovação com Dados tem como objetivo capacitar profissionais a se inserirem no movimento das empresas orientadas por dados, criando valor para seus projetos e gerando resultados reais em suas organizações. A inteligência nos negócios deve ser aplicada de forma estratégica para impulsionar receitas, por meio da otimização de processos existentes e da criação de novos produtos e serviços, muitas vezes ainda não imaginados como necessários pela empresa.

Durante o curso, os alunos terão acesso às ferramentas essenciais para atuar de forma prática e desenvolver seus próprios projetos em Big Data, Analytics e Business Intelligence (BI). Para isso, o programa combina uma sólida base teórica com conhecimentos práticos, preparando os participantes para iniciarem e conduzirem projetos de dados com sucesso.

A relevância deste curso é destacada pela magnitude de mercados como o da Grande São Paulo, que reúne mais de 20 milhões de habitantes distribuídos em 38 municípios. Segundo o IBGE, a região metropolitana de São Paulo é o maior polo de riqueza nacional, com um PIB de aproximadamente USD 450 bilhões, superando economias como Portugal (USD 229 bilhões), Finlândia (USD 237 bilhões) e Hong Kong (USD 224 bilhões). Essa grandiosidade financeira e o intenso fluxo de negócios, produtos e serviços geram um enorme volume de dados e informações. Esses dados, quando armazenados, analisados e transformados em conhecimento útil, criam oportunidades significativas para decisões estratégicas e a inovação corporativa.

Objetivo do curso

Capacitar profissionais para compreender os conceitos fundamentais de análise de dados multidimensionais e desenvolver projetos que agreguem valor às organizações em que atuam, contribuindo para tomadas de decisão mais eficazes e estratégicas.

Objetivos Específicos

  • Analisar modelos relacionais de bancos de dados visando a criação de ambientes de Data Mart e Data Warehouse (DW).
  • Compreender e aplicar os conceitos, fundamentos e ferramentas da análise de dados multidimensionais.
  • Conhecer e utilizar ferramentas e técnicas para análise de dados estruturados e não estruturados.
  • Planejar e executar processos de Extração, Transformação e Carga (ETL) de dados de ambientes transacionais para ambientes DW.
  • Projetar bases de dados multidimensionais seguras e eficazes para apoio à tomada de decisão.
  • Desenvolver e construir ambientes de Business Intelligence (BI) utilizando o Qlik como plataforma base.
  • Aplicar técnicas estatísticas para análises exploratórias de dados e realização de testes de hipóteses.
  • Utilizar ferramentas de análise e visualização de dados, além de operar sistemas OLAP (Online Analytical Processing).
  • Criar dashboards, mapas estratégicos e scorecards com o Qlik, promovendo análises visuais e dinâmicas.
  • Desenvolver mapas estratégicos corporativos, cockpits de análise corporativa e storylines para suportar modelos de análise preditiva e Big Data Science.
  • Realizar análises lineares (Query & Report) utilizando o Qlik, com foco em eficiência e precisão.
  • Criar dashboards e cockpits para análises compostas e complexas no Qlik, proporcionando insights detalhados.
  • Explorar problemas estratégicos através da análise multidimensional utilizando o Qlik como ferramenta principal.
  • Entender e aplicar técnicas de Machine Learning e Deep Learning supervisionado, visando soluções práticas para problemas corporativos.
  • Implementar aprendizado estatístico e de máquina, utilizando técnicas de regressão linear simples, múltipla, não linear e logística.

Público-Alvo

O curso é destinado a Profissionais de TI e gestores que tenham interesse nesse vasto mundo do big data e análise de dados.

Você vai aprender sobre:

  • Fundamentos de Bancos de Dados e Noções de SQL

  • Modelagem em Bancos de Dados Multidimensionais

  • ETL – Extração, Transformação e Carga de Dados

  • Plataforma de BI na Prática

  • Estatística Aplicada à Análise de Dados

  • Visualização Estratégica Para Decisões Eficientes

  • Fundamentos em Machine Learning

  • Análise de Dados Multidimensionais