Programa 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 R, Python e a metodologia CRISP-DM.
12 semanas intensivas, projetos práticos e acesso ao Clube AM para exercícios e suporte contínuo.

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O que é o Programa “Análise de Dados Reais”?

Em um mercado cada vez mais orientado por dados, dominar as ferramentas certas e aplicar metodologias práticas é essencial. O programa Análise de Dados Reais foi desenhado para você aprender, na prática, a coletar, analisar e visualizar dados reais, utilizando a metodologia CRISP-DM, uma das mais reconhecidas no mundo da ciência de dados.

O Que Você Vai Aprender?

Semana a semana, passo a passo:

  • 1️⃣ Aula inaugural: o ciclo da análise de dados (CRISP-DM)
  • 1️⃣ Aula inaugural: o ciclo da análise de dados
    (CRISP-DM)

Entenda a metodologia CRISP-DM e veja como aplicá-la em projetos reais.

  • 2️⃣ Fundamentos em R e Python (semanas 1 a 4)

Estrutura de DataFrames, estatísticas descritivas, regressão linear, séries temporais e machine learning aplicado.

  • 3️⃣ Projetos práticos (semanas 5 a 11)

Desenvolvimento de 7 projetos utilizando datasets públicos em temas como:

  • Economia e Comércio
  • Saúde Pública e Crédito
  • Redes Sociais e Criminalidade
  • Big Data e Mobilidade Urbana
  • Visualização de Indicadores Econômicos
  • Previsão de Demanda no Comércio
  • Mercado de Trabalho e Educação
  • 4️⃣ Semana 12: apresentação dos projetos finais

Apresente seus projetos e receba feedback detalhado dos instrutores.

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 R e Python até a aplicação de técnicas avançadas em Machine Learning, Big Data e Visualização de Dados.

Estrutura do Programa

Aula Inaugural

O Ciclo da Análise de Dados: CRISP-DM

  • 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: Vendas no Varejo (Kaggle), IPCA (BCB API).

Aula 1

Estrutura de Análise em R e Python

  • Objetivo: Estruturar o ambiente de análise de dados e iniciar a manipulação de DataFrames.
  • Dataset: IPCA e Selic (BCB API), Vendas no Varejo (Kaggle).
  • 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

  • Objetivo: Aplicar estatísticas descritivas e criar visualizações dinâmicas.
  • Dataset: Temperatura Média Global (INMET), Vendas por Produto (Kaggle).
  • 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

  • Objetivo: Implementar modelos de regressão linear e análise de séries temporais.
  • Dataset: PIB e Desemprego (IBGE), Demanda Energética (INMET).
  • CRISP-DM:
  • Data Preparation: Criação de variáveis sazonais.
  • Modeling: ARIMA e Regressão Linear.
  • Evaluation: MSE e R².

Aula 4

Machine Learning Aplicado

  • Objetivo: Implementar modelos de regressão linear e análise de séries temporais.
  • Dataset: PIB e Desemprego (IBGE), Demanda Energética (INMET).
  • CRISP-DM:
  • Data Preparation: Criação de variáveis sazonais.
  • Modeling: ARIMA e Regressão Linear.
  • Evaluation: MSE e R².

Projetos práticos

Projeto 1: Análise Econômica e Comercial

  • Objetivo: Identificar padrões sazonais entre IPCA e vendas.
  • Dataset: IPCA (BCB API), Vendas no Varejo (Kaggle).
  • CRISP-DM:
  • Business Understanding: Identificar padrões sazonais.
  • Data Understanding: Exploração de variáveis sazonais.
  • Modeling: Regressão Linear Múltipla.
  • Evaluation: RMSE e MAPE.

Projeto 2: Perfil de Crédito e Saúde Pública

  • Objetivo: Criar um modelo de classificação para inadimplência e internações.
  • Dataset: RAIS (Ministério do Trabalho), DATASUS (Saúde Pública).
  • CRISP-DM:
  • Data Preparation: Normalização e codificação.
  • Modeling: Rede Neural Simples.
  • Evaluation: F1 Score e matriz de confusão.

Projeto 3: Redes Sociais e Criminalidade

  • Objetivo: Análise de sentimento e clusters criminais.
  • Dataset: Twitter API, Criminalidade (SSP).
  • CRISP-DM:
  • Data Understanding: Análise de sentimento.
  • Modeling: Clustering hierárquico.
  • valuation: Coesão dos clusters.

Projeto 4: Big Data em Transporte Público

  • Objetivo: SPTrans (Transporte Público), INMET (Clima).
  • Dataset: Twitter API, Criminalidade (SSP).
  • CRISP-DM:
  • Data Preparation: Pipeline ETL em Spark.
  • Modeling: MapReduce para análise em grande escala.
  • Deployment: Relatório técnico.

Projeto 5: Visualização de Indicadores Econômicos e Comerciais

  • Objetivo: Criação de dashboards financeiros e comerciais.
  • Dataset: CB API (IPCA e Selic), Vendas por Produto (Kaggle).
  • CRISP-DM:
  • Modeling: Dashboards em Plotly.
  • Evaluation: Feedback dos usuários.
  • Deployment: Publicação em ambiente web.

Projeto 6: Previsão de Demanda no Comércio

  • Objetivo: Prever vendas e consumo energético.
  • Dataset: PMC (IBGE), INMET (Energia).
  • CRISP-DM:
  • Modeling: ARIMA e Random Forest.
  • Evaluation: RMSE e R².

Projeto 7: Mercado de Trabalho e Educação

  • Objetivo: Analisar a relação entre escolaridade e empregabilidade.
  • Dataset: CAGED (Emprego Formal), ENEM (Educação).
  • CRISP-DM:
  • Modeling: Regressão Logística.
  • valuation: ROC Curve.

Apresentação dos Projetos Finais

  • 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

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Início da turma: [Data de Início]

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