Business Analytics
Este curso inclui
- Carga Horária: 40 horas
- Acesso ao curso por 6 meses
- Modalidade: Online
- Material PDF
- Certificado de conclusão de curso
De R$ 672,00 por
R$ 120,96
Garantia de devolução do dinheiro em 30 dias
Sobre o curso
Este curso é parte integrante do programa de Pós-Graduação em Marketing Digital, Growth e Estratégia Data Driven, mas agora você tem a oportunidade de explorá-lo de maneira independente como um curso livre.
Fundamentar a inteligência de negócios e como o uso de dados podem remodelar o desempenho e dinâmica institucional e do mercado. Apresentar e examinar o armazenamento, processamento e análise de Big Data. Definir os conceitos de BI, OLTP e OLAP e compreender sobre os diferentes tipos de análise de dados para tomadas de decisões.
Conteúdo do curso
Visão geral; Importância; Aplicações práticas; Subáreas; Análise de Dados; Mineração de Dados; Análise Preditiva; Otimização; Exemplos do Mundo Real.
Definição; Importância; Componentes; Data Warehousing; Business Performance Management; Benchmarking; Predictive Analytics; Prescriptive Analytics.
Definição; O que são; Comparação entre BI, OLTP e OLAP; Como se encaixam no Business Analytics; Importância; Desafios de BI, OLTP e OLAP.
Definição; Características; Importância no Business Analytics; Desafios; Oportunidades; Tecnologias; Casos de Uso; Big Data e Machine Learning; Big Data e IA.
Técnicas de Análise de Dados; Ferramentas de Análise de Dados; Análise Estatística; Análise Exploratória de Dados; Análise Confirmatória de Dados; Análise Preditiva; Interpretação de Resultados de Análise de Dados; Visualização de Dados.
Como os Dados Podem Transformar os Negócios; Melhores Práticas para a Implementação de Iniciativas de Dados nos Negócios; Criação de uma Cultura Orientada por Dado; Garantia da Qualidade dos Dados; Proteção da Privacidade dos Dados; Uso Ético dos Dados; Certificado SSL; Transformação Digital e Dados.
Introdução à Ciência de Dados; O Processo da Ciência de Dados; Ferramentas e Linguagens da Ciência de Dados; Estatísticas na Ciência de Dados; Aprendizado de Máquina na Ciência de Dados; Visualização de Dados na Ciência de Dados; Ciência de Dados e Big Data; Ciência de Dados e Inteligência Artificial; Desafios na Ciência de Dados; O Futuro da Ciência de Dados.
Introdução à Modelagem de Dados; Tipos de Modelos de Dados; Entidades e Relacionamentos; Normalização de Dados; SQL e Modelagem de Dados; Modelagem de Dados para Business Intelligence; Modelagem de Dados e Big Data; SQL x NoSQL; SQL vs. NoSQL: Comparison; Ferramentas de Modelagem de Dados; Modelagem de Dados no Mundo Real; Conclusão e Recursos Adicionais.
Importando e Tratando Bases.
Gerando os Gráficos.
Gerando as Análises.
Introdução ao Power BI e Power Query.
Introdução ao Power BI e Power Query.
Dax e Gráficos.
Ajustes em Bases.
Tratamentos Iniciais de Bases.
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