Curso online

Como pensar com dados

Opiniões são frágeis. Dados não.

Em Como pensar com dados você aprenderá a enxergar o mundo com a lente de um analista, transformando perguntas em evidências e evidências em decisões.

Aprenda o ciclo completo de análise de dados - da coleta à interpretação - usando Python diretamente no seu navegador, sem precisar instalar nada.

O que você será capaz de fazer

Em qualquer nova área do conhecimento que você for desbravar é importante conhecer as bases, os fundamentos. Este curso te fornecerá o conteúdo necessário para que você entenda e inicie o processo de aplicação de ciência de dados em seu dia-a-dia.

Planejar e executar análises de dados completas, estruturadas segundo uma das metodologias mais consagradas da área, o ciclo CRISP-DM.

Formular hipóteses e validar evidências com base em dados reais.

Realizar análises exploratórias e construir narrativas visuais com base em evidências.

Extrair e transformar dados para apoiar decisões em áreas como marketing, finanças, operações e políticas públicas.

Desenvolver o pensamento analítico necessário para projetos de ciência e engenharia de dados.

Quais ferramentas eu usarei

Como estudar o curso

O curso foi pensado para pessoas que desejam desenvolver o raciocínio analítico e aprender a estruturar suas análises a partir de problemas reais.
Separe 1 hora por dia para estudar através das videoaulas.
Conclua o curso em até 2 meses.
Replique os códigos e exemplos propostos ao longo das aulas.
Tire suas dúvidas diretamente com nossos professores em um chat exclusivo do aluno.

Programa do Curso

Módulo 1 – O Pensamento Analítico e o Ciclo CRISP-DM

Este módulo abre o curso com uma imersão no pensamento analítico — a base da ciência de dados. Você compreenderá o que diferencia uma boa análise de uma simples manipulação de planilhas. Exploraremos o método CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining), o principal guia usado por empresas e centros de pesquisa no mundo para estruturar projetos de dados. Você aprenderá a definir um problema analítico, formular hipóteses e transformar perguntas em planos de ação com dados.

🔍 Nenhum código ainda — aqui você aprenderá a pensar como um cientista de dados.

Módulo 2 – Coleta e Preparação dos Dados (Data Mining)

Neste módulo, entramos no universo prático da coleta e tratamento de dados.
Você vai aprender a utilizar o Python diretamente no navegador, pelo Google Colab, sem precisar instalar nada no computador. Trabalharemos com bases em formatos como .csv e .xlsx, aprendendo a importá-las, inspecioná-las e prepará-las para análise. As bibliotecas utilizadas aqui serão:

pandas – para manipulação e limpeza de dados;
numpy – para cálculos numéricos e operações com arrays;
os e requests – para buscar e organizar dados vindos de fontes externas.

Ao final, você será capaz de criar seu próprio dataset limpo e pronto para análise — o primeiro passo de todo projeto real de dados.

Módulo 3 – Análise Exploratória de Dados (EDA)

Com os dados prontos, você aprenderá a explorar padrões, tendências e relações.

Aqui, começamos a transformar tabelas em insights visuais.

Usaremos:

matplotlib e seaborn – para criar gráficos e visualizações elegantes;
pandas profiling – para gerar relatórios automáticos de exploração de dados;
ChatGPT e IA generativa – para auxiliar na interpretação dos resultados e acelerar o processo de exploração.

Você vai aprender a fazer perguntas inteligentes aos dados: “Existe relação entre essas variáveis?”, “Qual o perfil médio dos meus clientes?”, “Há padrões sazonais?”.

📊 Ao final do módulo, você dominará o processo de análise exploratória e construirá seu primeiro relatório analítico completo.

Módulo 4 – Modelagem e Interpretação

Aqui você aprenderá a introdução prática à modelagem de dados — a etapa em que o pensamento analítico se transforma em previsões ou classificações.

Com o auxílio das bibliotecas:

scikit-learn – para aplicar modelos simples (como regressões lineares e árvores de decisão);
numpy e pandas – para preparação e manipulação das variáveis.

O foco não é matemática pesada, mas entender a lógica por trás dos modelos: como eles aprendem, como avaliá-los e como comunicar seus resultados.
Você construirá uma mini-análise preditiva, interpretando métricas como erro médio e acurácia de forma intuitiva.

Módulo 5 – Projeto Final: Da Pergunta à Resposta Analítica

No encerramento do curso, você colocará tudo em prática. Você verá como desenvolver um projeto completo, do zero, baseado em um conjunto de dados real (ex.: vendas, marketing, economia, finanças, saúde ou educação). Você passará novamente por todas as etapas do ciclo CRISP-DM:

Entender o problema.
Coletar e preparar os dados.
Explorar padrões e hipóteses.
Construir um modelo simples.
Interpretar e comunicar resultados.

Ao final, você poderá construir seu primeiro projeto de portfólio — uma prova concreta de que domina o ciclo completo de análise de dados.

Materiais utilizados

Vídeos Didáticos

Cada seção será acompanhada de videoaulas subdividas em tópicos específicos, tornando o aprendizado ainda mais dinâmico.

Slides e Códigos disponíveis

Todos os slides e códigos utilizados ao longo das seções ficam disponíveis para os alunos baixarem e reproduzirem.

Conheça o Jobs

A IA de suporte da Análise Macro

Enquanto na maioria das plataformas o suporte ainda é feito por fóruns mortos, FAQs genéricas e grupos que não ajudam, na Análise Macro você estuda com o Jobs — uma IA de verdade, treinada com nosso material exclusivo e preparada para te acompanhar do início ao fim do seu aprendizado.
O Jobs é o seu parceiro de estudos:

Menos espera.
Menos frustração.
Mais aprendizado real.

O melhor? Funciona 24 horas, 7 dias por semana. Estude no seu tempo, conte com o Jobs para lhe ajudar a qualquer momento.

Certificação

Ao final do curso você receberá o certificado da Análise Macro de “Como pensar com dados“.

equipe docente

Coordenador

Vítor Wilher

(Mestre em Economia e Cientista-Chefe da Análise Macro)

Vítor Wilher é bacharel e mestre em economia, especialista em dados. É o fundador da Análise Macro, a principal plataforma de análise de dados econômicos e financeiros do país. Ao longo dos últimos 10 anos, ensinou programação e análise de dados para economistas e analistas dos principais bancos, corretoras, gestoras e demais instituições do mercado financeiro. Leitor voraz, compartilha livros e dicas de leitura para seus alunos através das redes sociais e da sua newsletter diária.

Professor

Fernando da Silva

(Bacharel em Economia e Cientista de Dados)

Especializado em economia e finanças. Trabalha com modelagem e previsão de séries temporais, análise e visualização de dados e automatização de relatórios e dashboards.