Workshop gravado:
como construir uma análise de dados econômicos e financeiros completa
mesmo sem experiência com Python
Conteúdo já disponível, assista agora, quando quiser, sem limite de participantes.
Análise de Dados Descomplicada!
Se você já entendeu que análise de dados é uma ferramenta fundamental para lhe ajudar a produzir mais com menos tempo.
Se você já gastou muito tempo com conteúdos da Internet, mas ainda não conseguiu aplicar nada muito prático.
Se você já até comprou algum curso ou treinamento online para responder suas dúvidas, mas ainda não conseguiu adicionar essa habilidade poderosa em seu dia a dia.
Então você vai gostar do nosso mais novo Workshop:
Do Zero À Análise de Dados Econômicos e Financeiros com Python.
Vamos juntos sair do zero e construir uma análise de dados completa com Python, desde a concepção até a parte de modelagem e previsão.
O objetivo do Workshop é acabar com qualquer dúvida sobre o caminho a ser seguido para adicionar a habilidade de análise de dados econômicos e financeiros ao seu dia a dia.
É fornecer uma clareza total sobre qual caminho seguir para dominar análise de dados financeiros e econômicos usando Python.
Tenha acesso imediato às aulas gravadas e faça parte de quem está construindo vantagem competitiva em análise de dados econômicos e financeiros com Python.
Nesse Workshop Você Também Vai Ver:
- Como sair do zero em Python e saber exatamente como começar a implementar rotinas de análise de dados
- Entender como são criados scripts de análise de dados com Python
- Como instalar bibliotecas prontas para aumentar a velocidade da produção de suas análises
- Entender as mensagens de erros durante a produção das análises
- Como construir um processo geral de análise de dados, envolvendo a coleta, tratamento, modelagem e apresentação de dados
- Entender para que servem modelos e como aplicá-los em um case real
- Como construir uma mentalidade de resolução de problemas baseada em dados
- Como utilizar o Python sem instalar nenhum programa em seu computador
- Como realizar corretamente a exploração dos dados no processo de análise de dados
- Definir a abordagem de exploração baseada no tipo de variável a ser analisada
- Quais os tipos de gráficos podem ser utilizados e como escolher os gráficos mais apropriados para o momento
- Saber diferenciar análises univariadas de análises multivariadas
- Dominar o fluxo de modelagem e previsão
- Qual processo implementar para construir seus próprios modelos envolvendo dados econômicos
- Como construir um modelo para uma variável sem precisar de outros dados
- Como identificar padrões em dados e tirar vantagem disso
- Identificar se um modelo é bom ou ruim durante seu processo de análise
- Entender o que são séries temporais, suas vantagens e desvantagens
- Quais os tipos de modelagem possíveis de serem implementadas a partir dos diferentes tipos de dados
- Identificar o que é necessário para automatizar um processo de análise de dados
- E muito mais!
E Mais Esses Bônus:
Acesso completo ao Workshop
Com o curso gravado, você receberá o acesso ao replay para rever o conteúdo quantas vezes for necessário
Livro Digital Do Zero À Análise de Dados Econômicos e Financeiros com Python
Inclui download do livro digital “Do Zero À Análise de Dados Econômicos e Financeiros com Python” com mais de 100 páginas aprofundando o conhecimento fornecido no Workshop
10 Códigos Python Para Praticar
Reunimos 10 exercícios práticos para você consolidar o conhecimento e reproduzir análises de dados completas
Tudo que você vai receber:
Acesso ao Workshop Ao Vivo
Replay do Workshop
Livro Digital Completo
10 Exercícios de Python
Conheça seu 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.
30 dias de Garantia incondicional
Você tem 30 dias para rever o Workshop, utilizar os códigos e ler todo o livro e decidir se quer permanecer com sua compra ou não. E caso desista, ainda poderá ficar com os materiais.
