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Aprenda a aplicar conceitos estatísticos e utilize ferramentas de IA para extrair o máximo de valor dos dados. Torne-se um AI Driven Analyst e se prepare para o futuro da análise de dados.

Conheça o curso

O curso combina 3 pilares importantes para ser um analista de dados: tecnologia, estatística e conhecimento de negócio.

Na parte de tecnologia, utilizaremos principalmente o Claude, ferramenta que vem se destacando muito nesse ano para análise de dados.

Os alunos aprenderão a criar análises, dashboards e artefatos a partir de prompts otimizados. Além disso, vamos mostrar como criar skills.

Na parte estatística, entraremos em alguns conceitos fundamentais:

Medidas de posição: média, mediana e percentil.
Medidas de dispersão: desvio padrão e variância.
Visualização: box plot, scatter plot, distribuições.
Correlação de pearson.

Já o conhecimento de negócio estará conectado com a metodologia learn by doing, explicada abaixo.

Metodologia learn by doing

Você fará o papel de um analista de dados em duas empresas fictícias: Vinhedo Real e ImobMax. Em cada módulo você receberá desafios reais e usará dados para respondê-los, desde a exploração e análise até a modelagem preditiva.

Também há a possibilidade de focar em algum projeto específico sugerido pelo próprio aluno.

Este é um ambiente totalmente hands on, no qual o participante construirá análises e responderá perguntas de negócio.

Público

Este curso é destinado à qualquer pessoa interessada em utilizar dados para melhorar a tomada de decisão. Não exige conhecimento prévio.

Quem já tem experiência em análise também é bem-vindo e encontrará desafios específicos para aprofundar suas habilidades. Essas pessoas terão a oportunidade de praticar tarefas mais avançadas e explorar aplicações em maior profundidade.

Recomendamos ter uma assinatura do Claude Pro durante o curso (R$110 ao mês). Ela libera limites de uso maiores e recursos como Claude Code, conectores e tarefas agendadas, que usaremos nas aulas. A assinatura não é obrigatória e é possível acompanhar o curso com o plano gratuito, com algumas limitações nos exercícios práticos.

Professor Gabriel Ristow Cidral

Cientista de dados com sólida formação em estatística, machine learning, experimentação e inferência causal. Atualmente atua como coordenador de science e analytics no Asaas. Atuou como cientista de dados na Glovo, aplicativo de entregas europeu presente em 21 países, e como consultor na PriceWaterhouseCoopers. Foi professor de Machine Learning na Ubiqum Code Academy, em Barcelona.

MBA em Finanças pela Sacred Heart University em Luxemburgo e certificado em Matemática para Machine Learning pelo Imperial College London.

Autor dos artigos acadêmicos “Machine Learning applied to Wi-Fi fingerprinting: The experiences of the Ubiqum Challenge” e “An intro to Synthetic Controls in real life”, publicados no Medium. Colaborador da biblioteca Python cluster-experiments, com mais de 55k downloads.