Domine os dados. Destaque-se no mercado: 

Pós-Graduação em Análise de Dados e BI

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Pós-Graduação em Análise de Dados e BI

A próxima oportunidade da sua carreira começa aqui. Análise de Dados e BI: conhecimento para decisões inteligentes.

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Garanta seu pré-cadastro na Pós-Graduação de Análise de Dados e BI e faça parte da primeira turma.

Lançamento em 13 de Outubro de 2026.

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Certificação MEC Inclusa

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360 Horas de Carga Horária

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6 Meses para Conclusão

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15 Módulos Práticos

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O que você vai aprender:

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Módulo 1 - Boas-Vindas e Primeiros Passos

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Introdução e apresentação da Pós-Graduação, como funciona a plataforma, apresentação completa das disciplinas, dicas e recomendações.

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Módulo 2 - Fundamentos da Análise de Dados

Módulo 2 - Fundamentos da Análise de Dados

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O que é Data Analytics, o papel do analista de dados, tipos de dados, fontes de dados e sua importância, etapas da análise de dados (fluxo), coleta e limpeza de dados, dados estruturados, não estruturados, ETL, ELT, tipos de análise de dados, data driven, mercado de trabalho em dados, introdução ao BI, métricas, KPI’s, OKR’s e conceitos de big data.

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Módulo 3 – Excel Aplicado à Análise de Dados

Módulo 3 – Excel Aplicado à Análise de Dados

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Tipos de dados no Excel, estrutura de dados e planilhas, filtros, classificações, segmentação de dados, formatação condicional, validação de dados, funções matemáticas, estatísticas, lógicas, de texto, de busca, relacionamentos, tipos de gráficos, elementos gráficos, proteção de arquivos e dados, importação e tratamento de dados, Power Query, Power Pivot, Dashboard.

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Módulo 4 – Fundamentos e Aprendizagem em Python

Módulo 4 – Fundamentos e Aprendizagem em Python

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Entrada e saída de dados, variáveis, tipos de dados, operadores aritméticos, relacionais, lógicos, estruturas condicionais, de dados, tuplas, dicionários, operadores de identidade, de associação, laços de repetição.

Entrada e saída de dados, variáveis, tipos de dados, operadores aritméticos, relacionais, lógicos, estruturas condicionais, de dados, tuplas, dicionários, operadores de identidade, de associação, laços de repetição.

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Módulo 5 - Estatística Aplicada à Análise de Dados

Módulo 5 - Estatística Aplicada à Análise de Dados

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O que é estatística, diferentes tipos, variáveis, tipos de amostragem, medidas de tendência central, de dispersão, tabelas de frequência e gráficos, conceitos de espaço amostral, eventos, probabilidade, teorema de Bayes, distribuição binominal, Poisson, distribuições contínuas, inferência estática, erros amostrais, testes de hipóteses, paramétricos, correlação e regressão.

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Módulo 6 – Banco de Dados SQL

Módulo 6 – Banco de Dados SQL

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Banco de dados relacional e não relacional, tabelas, linhas, colunas, chaves primárias, chaves estrangeiras, normalização, comandos, funções, joins, subqueries, banco de dados para BI, consultas aplicadas a problemas reais.

Banco de dados relacional e não relacional, tabelas, linhas, colunas, chaves primárias, chaves estrangeiras, normalização, comandos, funções, joins, subqueries, banco de dados para BI, consultas aplicadas a problemas reais.

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Módulo 7 - Modelagem de Dados e Data Warehouse

Módulo 7 - Modelagem de Dados e Data Warehouse

Módulo 7 - Modelagem de Dados e Data Warehouse

Modelagem de dados, conceitos de banco de dados, tabelas, chaves, relacionamentos, cardinalidade, normalização e desnormalização, modelo relacional, modelo dimensional, esquema estrela, esquema floco de neve, granularidade dos dados, integridade referencial, Data Warehouse, Data Mart, ETL e ELT, integração de fontes de dados, qualidade e consistência dos dados, boas práticas de modelagem e arquitetura de dados para Business Intelligence.

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Módulo 8 – Fundamentos da Engenharia de Dados

Módulo 8 – Fundamentos da Engenharia de Dados

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Conceitos de Engenharia de Dados, papel do Engenheiro de Dados, arquitetura de dados, fontes e formatos de dados, armazenamento de dados, Data Warehouse, Data Lake e Data Lakehouse, pipelines de dados, ingestão e integração de dados, processamento em lote e em tempo real, segurança, governança e boas práticas em Engenharia de Dados.

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Módulo 9 - Business Intelligence (BI)

Módulo 9 - Business Intelligence (BI)

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Introdução ao BI e ao Power BI, conceitos de BI, o papel do BI nas empresas, download e instalação gratuita do Power BI, fluxo de trabalho, conexão com fonte de dados, conceitos de tabelas e chaves, relacionamentos, importação e tratamento de dados, colunas, medidas, diferentes tipos de gráficos, dashboard, funções DAX, análise temporal, por períodos, interatividade, filtros, medidores, KPI’s, publicação e compartilhamento.

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Módulo 10 - Visualização de Dados e Storytelling

Módulo 10 - Visualização de Dados e Storytelling

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Fundamentos da visualização de dados, percepção visual, princípios de design, escolha de gráficos, storytelling com dados, técnicas de comunicação executiva com dados.

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Módulo 11 – Visualização de Dados com Tableau

Módulo 11 – Visualização de Dados com Tableau

Módulo 11 – Visualização de Dados com Tableau

Introdução ao Tableau, como acessar e utilizar, conexão e estrutura de dados, preparação de dados, tipos de gráficos, construção de análises, conceitos de cálculos e operadores, análises visuais, construção de dashboard, storytelling com dados, publicação e compartilhamento.

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Módulo 12 – Google Planilhas

Módulo 12 – Google Planilhas

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Introdução ao Google Planilhas, área de trabalho e comparação com o Excel, integração com Google Forms e Google Drive, colaboração em tempo real, importação de arquivos, principais funções, criação de gráficos, tabelas, tabelas dinâmicas, gráficos dinâmicos e dashboards.

Introdução ao Google Planilhas, área de trabalho e comparação com o Excel, integração com Google Forms e Google Drive, colaboração em tempo real, importação de arquivos, principais funções, criação de gráficos, tabelas, tabelas dinâmicas, gráficos dinâmicos e dashboards.

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Módulo 13 - Inteligência Artificial Aplicada a Análise de Dados

Módulo 13 - Inteligência Artificial Aplicada a Análise de Dados

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Fundamentos da IA, técnicas de engenharia de prompt, limitações, alucinações e proteção de dados, tratamento de manipulação de dados com IA, análise de dados com IA, visualização de dados, geração de relatórios, Copilot integrado, criação de dashboard no ChatGPT, Claude, Google Gemini, narrativas inteligentes no BI, apresentações.

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Módulo 14 – Aplicação Real para Negócios

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Dados como ativo estratégico, análise de vendas, análise financeira, análise de marketing, análise de recursos humanos e muito mais.

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Módulo 15 – LGPD, Proteção de Dados e Ética

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Fundamentos da LGPD e proteção de dados, bases legais para o tratamento de dados, papeis e responsabilidades na LGPD, ética na análise de dados e IA, aplicação ao BI, casos reais de vazamento de dados e penalidades.

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