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.

Suporte individualizado

Nosso compromisso com seu sucesso

Aprender sozinho pode ser desafiador, mas você não precisa enfrentar essa jornada sem apoio. No universo dos nossos cursos, dúvidas são sinais de progresso. Elas indicam que você está avançando, processando o conteúdo e buscando dominar os conceitos e ferramentas.

Nosso suporte personalizado preenche a lacuna entre o aprendizado teórico e a prática aplicada, guiando você passo a passo em cada etapa. Não se trata apenas de responder perguntas; é um acompanhamento que transforma sua experiência de aprendizado.

Como funciona o suporte personalizado?

Resolução de dúvidas técnicas: Entenda a lógica por trás dos códigos, funções e ferramentas para construir soluções eficientes.
Orientação prática: Saiba como aplicar os conceitos aprendidos diretamente nos desafios que você enfrenta no dia a dia profissional.
Feedback detalhado: Receba orientações precisas que aceleram seu entendimento e ajudam você a ganhar autonomia.

Nosso suporte é como o professor que está sempre por perto, pronto para ajudar você a superar os obstáculos e alcançar seus objetivos.

Para você:

Com a Análise Macro, você não está aprendendo sozinho.
Está construindo um futuro sólido, com a certeza de que terá as respostas e o apoio que precisa para evoluir.

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)

Especialista em ciência de dados. Dá aulas e presta consultoria há 7 anos na área de dados, já tendo ajudado milhares de alunos no Brasil a darem o primeiro passo em análise de dados envolvendo R e Python.