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Aulas ao vivo e mão na massa

Análise de Dados Reais

🚀 Domine a Análise de Dados Reais com um Programa 100% Hands-On

Aprenda a resolver problemas reais de análise de dados utilizando Python e a metodologia CRISP-DM.
12 semanas intensivas, projetos práticos e acesso ao Clube AM para exercícios e suporte contínuo.

👉 Inscreva-se agora e garanta sua vaga!

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Análise de Dados Reais

🚀 Domine a Análise de Dados Reais com um Programa 100% Hands-On

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Objetivo do Programa

Capacitar os alunos na aplicação prática da análise de dados utilizando a metodologia CRISP-DM, com foco em projetos reais e datasets públicos.

A estrutura do programa abrange desde a construção dos fundamentos em Python até a aplicação de técnicas avançadas em Análise Estatística, Machine Learning e Visualização de Dados.

Formato

  • Modalidade: Online (ao vivo) com aulas gravadas
  • Duração: 12 semanas
  • Carga Horária: 36 horas (12 encontros de 3h)
  • Material Complementar: Acesso ao Clube AM para exercícios adicionais e suporte técnico.

Estrutura do Programa

Aula Inaugural

O Ciclo da Análise de Dados: CRISP-DM

  • Dia 12/07 - 9h às 12h
  • Objetivo: Apresentar a metodologia CRISP-DM e estabelecer a estrutura base para os projetos do programa.
  • Conteúdo: Introdução ao CRISP-DM, estudo de caso aplicado, estruturação dos projetos.
  • Dataset: e-Commerce (Target) Sales Dataset.

Aula 1

Estrutura de Análise em Python

  • Dia 19/07 - 9h às 12h
  • Objetivo: Estruturar o ambiente de análise de dados e iniciar a manipulação de DataFrames.
  • Dataset: e-Commerce (Target) Sales Dataset.
  • CRISP-DM:
  • Business Understanding: Identificar padrões econômicos sazonais.
  • Data Understanding: Análise exploratória dos datasets.
  • Data Preparation: Estruturação de DataFrames.

Aula 2

Estatística Descritiva e Visualização

  • Dia 27/07 - 9h às 12h
  • Objetivo: Aplicar estatísticas descritivas e criar visualizações dinâmicas.
  • Dataset: e-Commerce (Target) Sales Dataset.
  • CRISP-DM:
  • Data Preparation: Tratamento de dados faltantes.
  • Modeling: Criação de gráficos interativos em Plotly.
  • Evaluation: Identificação de padrões visuais.

Aula 3

Regressão Linear e Séries Temporais

  • Dia 02/08 - 9h às 12h
  • Objetivo: Implementar modelos de regressão linear e análise de séries temporais.
  • Dataset: e-Commerce (Target) Sales Dataset.
  • CRISP-DM:
  • Data Preparation: Criação de variáveis sazonais.
  • Modeling: ARIMA e Regressão Linear.
  • Evaluation: MSE e R².

Aula 4

Machine Learning Aplicado

  • Dia 09/08 - 9h às 12h
  • Objetivo: Implementar algoritmos de machine learning aplicados a dados comerciais.
  • Dataset: e-Commerce (Target) Sales Dataset.
  • CRISP-DM:
  • Data Preparation: Feature Engineering.
  • Modeling: Classificação.
  • Evaluation: Matriz de Confusão.

Projeto 1

Análise Econômica e Comercial

  • Dia 16/08 - 9h às 12h
  • Objetivo: Identificar padrões sazonais entre IPCA e vendas.
  • Dataset: IPCA (BCB API), e-Commerce (Target) Sales Dataset.
  • CRISP-DM:
  • Business Understanding: Identificar padrões sazonais.
  • Data Understanding: Exploração de variáveis sazonais.
  • Modeling: Regressão Linear Múltipla.
  • Evaluation: P-valor e R².

Projeto 2

Perfil de Crédito

  • Dia 23/08 - 9h às 12h
  • Objetivo: Criar um modelo de classificação para inadimplência.
  • Dataset: Default of Credit Card Clients.
  • CRISP-DM:
  • Data Preparation: Normalização e codificação.
  • Modeling: Rede Neural Simples.
  • Evaluation: F1 Score e matriz de confusão.

Projeto 3

Banco Central

  • Dia 30/08 - 9h às 12h
  • Objetivo: Análise de sentimento de atas de política monetária.
  • Dataset: BCB COPOM.
  • CRISP-DM:
  • Data Understanding: Análise de sentimento.
  • Modeling: Text mining.
  • Evaluation: Data visualization.

Projeto 4

Transporte Público

  • Dia 06/09 - 9h às 12h
  • Objetivo: Identificar padrões de mobilidade urbana.
  • Dataset: Indicadores de Mobilidade e Transportes em 2010.
  • CRISP-DM:
  • Data Preparation: Pipeline ETL.
  • Modeling: Joins.
  • Deployment: Relatório técnico.

Projeto 5

Visualização de Indicadores Econômicos

  • Dia 13/09 - 9h às 12h
  • Objetivo: Criação de dashboards econômicos.
  • Dataset: BCB API, IBGE API.
  • CRISP-DM:
  • Modeling: Dashboards em Shiny.
  • Evaluation: Feedback dos usuários.
  • Deployment: Publicação em ambiente web.

Projeto 6

Previsão de Demanda no Comércio

  • Dia 27/09 - 9h às 12h
  • Objetivo: Prever volume de vendas.
  • Dataset: PMC (IBGE).
  • CRISP-DM:
  • Modeling: ARIMA e Random Forest.
  • Evaluation: RMSE e R².

Projeto 7

Mercado de Trabalho e Educação

  • Dia 04/10 - 9h às 12h
  • Objetivo: Analisar a relação entre escolaridade e renda.
  • Dataset: CAGED (Emprego Formal).
  • CRISP-DM:
  • Modeling: Regressão linear.
  • Evaluation: P-valor e R².

Encerramento

Apresentação dos Projetos Finais

  • Dia 11/10 - 9h às 12h
  • Objetivo: Apresentar os projetos aplicados ao longo do programa.
  • Atividade Final: Indicação de estudos complementares no Clube AM, organizados por etapa do CRISP-DM.

Quem Deve Participar?

Este programa é ideal para:

  • Economistas e analistas financeiros que desejam aplicar ciência de dados em suas análises.
  • Cientistas de dados em busca de projetos reais para seu portfólio.
  • Profissionais que querem dominar Python e R com um foco 100% prático.
  • Quem deseja ingressar no mercado de análise de dados com um programa intensivo e direto ao ponto.

Por Que Participar?

  • 100% Hands-On: nada de teoria isolada. Cada aula é um projeto.
  • Datasets Reais: trabalhe com dados públicos do IBGE, INMET, CAGED, BCB e mais.
  • Certificado de conclusão: com reconhecimento da Análise Macro.
  • Acesso ao Clube AM: mais de 500 exercícios para praticar além das aulas.
  • Feedback personalizado: apresente seus projetos e receba orientações diretas dos instrutores.

Depoimentos dos nossos alunos

Inscreva-se Agora!

Início da turma: 12/07/2025

R$ 1.997,00

à vista

ou 12x de R$ 199,70

Bônus especial: 30% de desconto para indicações de novos alunos!

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