Objetivo do curso:
O curso Análise e Pré-processamento de Dados do Zero foi desenvolvido para fornecer uma base sólida sobre os principais conceitos de análise e preparação de dados, etapa fundamental para qualquer projeto de Estatística, Econometria, Ciência de Dados, Machine Learning e Inteligência Artificial.
Ao longo do curso, o aluno aprenderá a compreender os diferentes tipos de dados, identificar e classificar variáveis, organizar bases de dados, avaliar sua qualidade e aplicar técnicas de tratamento e transformação das informações. Os conhecimentos adquiridos poderão ser aplicados em áreas como Economia, Políticas Públicas, Administração Pública, Administração de Empresas, Finanças, Educação, Saúde, Ciências Sociais e Pesquisa Científica, preparando o participante para estudos mais avançados e para a utilização de dados na tomada de decisão baseada em evidências.
Público alvo:
- Estudantes de graduação e pós-graduação;
- Profissionais que desejam ingressar na área de Ciência de Dados;
- Analistas de dados e pesquisadores;
- Profissionais das áreas de Administração, Economia, Engenharia, Saúde, Educação e áreas afins;
- Qualquer pessoa interessada em desenvolver competências em análise e preparação de dados.
Requisitos:
Não há pré-requisitos.
O curso foi desenvolvido para iniciantes e não exige conhecimentos prévios em Estatística, Programação ou Ciência de Dados.
Conteúdo Programático:
Módulo 1 – Introdução à Análise de Dados
- O que é análise de dados;
- Importância da análise de dados na tomada de decisão;
- Principais aplicações em empresas, governo e pesquisa;
- Introdução às técnicas de pré-processamento de dados.
Módulo 2 – Caracterização dos Dados
- Unidade de análise;
- Observações;
- Variáveis;
- Matriz de dados;
- Estrutura de bases de dados;
- Organização das informações para análise.
Módulo 3 – Classificação das Variáveis
- Variáveis qualitativas e quantitativas;
- Variáveis binárias e policotômicas;
- Variáveis nominais e ordinais;
- Variáveis discretas e contínuas;
- Escalas de mensuração;
- Implicações da classificação das variáveis nas análises estatísticas.
Módulo 4 – Fontes de Dados, População e Amostragem
- Dados primários e secundários;
- Métodos de coleta de dados;
- População e amostra;
- Técnicas de amostragem;
- Amostragem em Estatística e Ciência de Dados;
- Qualidade e representatividade dos dados.
Módulo 5 – Pré-processamento de Dados
- Integração de bases de dados;
- Limpeza de dados;
- Tratamento de inconsistências;
- Eliminação e seleção de atributos;
- Dados desbalanceados;
- Transformação de dados;
- Redução de dimensionalidade;
- Normalização e padronização;
- Preparação de dados para modelagem.
Módulo 6 – Estruturas de Dados e Transformações
- Dados em corte transversal;
- Séries temporais;
- Dados em painel;
- Dados agrupados (pooled);
- Transformação de variáveis;
- Conversão de variáveis qualitativas em quantitativas;
- Estruturas de dados utilizadas em Estatística, Econometria e Ciência de Dados.
Participar das Primeiras Aulas Gratuitamente
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Após o cadastro, o link de acesso às aulas gratuitas será enviado para o e-mail ou WhatsApp informado.
Uma excelente oportunidade para conhecer a metodologia do curso antes de realizar sua matrícula.
Carga Horária
12 horas
A carga horária contempla:
- 6 horas de videoaulas gravadas;
- Número de aulas: 30
- Leitura de material didático complementar;
- Exercícios de fixação;
- Atividades de estudo individual e revisão dos conteúdos.
Professor
Dr. Carlos Enrique Carrasco Gutierrez
Doutor em Economia pela FGV/EPGE e Doutor em Engenharia Elétrica pela PUC-Rio, com ampla experiência em Econometria, Ciência de Dados, Avaliação de Políticas Públicas e Métodos Quantitativos. Professor, pesquisador e autor de livros e artigos científicos nacionais e internacionais.
Certificação
Ao concluir o curso, o participante receberá o certificado da EMPIRICOS CURSOS.
Informações do Certificado
- Carga horária: 12 horas
- Certificado digital de conclusão
Diferenciais do Curso
✓ Linguagem simples, objetiva e acessível para iniciantes;
✓ Conteúdo aplicado com exemplos reais;
✓ Fundamentos utilizados em Estatística, Econometria, Ciência de Dados e Machine Learning;
✓ Curso estruturado para formar uma base sólida antes do aprendizado de técnicas avançadas de análise de dados e inteligência artificial;
✓ Abordagem prática e conceitual, permitindo ao aluno compreender não apenas o “como fazer”, mas também o “porquê fazer”;
✓ Ministrado por professor com ampla experiência acadêmica e profissional em análise de dados, econometria e avaliação de políticas públicas.
Comece sua jornada na Ciência de Dados com a base que todo profissional precisa dominar.
