Bora entender como usar os dados a seu favor na sua área de atuação?
Sabe o que estudar primeiro para analisar dados do jeito certo e mais eficiente possível?
Como você tem percebido, o mercado mudou rápido neste ano e nem tudo que funcionava antes vai continuar em 2023. Fazer dashboard bonito com o Excel ou Power BI não é mais suficiente para garantir seu emprego no próximo ano.
Tem dúvida de qual técnica usar para o seu projeto de dados? Entenda de uma vez por todas quais os diversos usos possíveis. Vamos falar e DEMONSTRAR as principais técnicas estatísticas e de Machine Learning.
Uma dúvida comum que aparece em nossa escola: "Qual ferramenta usar para análise de dados?", "Devo usar Python? Power BI? Qual a melhor?" e etc. Nesta live vamos falar de forma definitiva sobre todas as principais ferramentas do mercado e seus prós e contras para cada situação. Uma aula imperdível para você entender de vez o panorama das várias ferramentas para Análise e Ciência de Dados.
Essa é a pergunta que mais recebemos em nossa escola: Como conquistar meu trabalho nas áreas de dados? Nesta aula gratuita vamos falar sobre o mercado, o que as empresas realmente buscam, como se preparar para essas oportunidades, como preparar seu linkedin para ser facilmente destacado entre a concorrência e dicas EXCLUSIVAS para aumentar DRASTICAMENTE suas chances em qualquer processo seletivo. Esta talvez seja a melhor LIVE que já demos aqui no canal. Aproveite, anote tudo e já pratique no dia seguinte!
Nesta live vamos mostrar como usar as técnicas de análise de dados para resolver um dos principais problemas de uma fintech ou banco: A inadimplência de clientes em produtos de crédito. É sua oportunidade de entender o passo a passo de uma boa análise de dados e ainda aprender conhecimentos de negócio importantes para quem deseja atuar no mercado financeiro.
Nesta live vamos falar sobre uma das principais tarefas de Marketing: Identificação e Segmentação de Clientes. Vamos passar pelo contexto de negócio do Marketing Digital e o passo a passo para se utilizar Machine Learning e AI em qualquer problema de segmentação e clusterização de clientes.
Nesta live vamos falar sobre uma das principais necessidades de um bom processo de CRM (Gestão de Clientes): Minimizar o Churn Rate! Ou seja, reter mais seus clientes para que eles não vão para a concorrência. Desta forma, usaremos as técnicas de análise de dados e Machine Learning para entender os fatores que levam ao Churn e como construir planos de ação efetivos baseadas em dados.
Nessa live vamos falar sobre os erros que a maioria dos profissionais cometem ao analisar dados, mesmo os mais experientes. Erros de técnica estatística inadequada, erros de metodologia e claro, erros de comportamento em projetos de dados. Aprender isso vai te levar muito longe na carreira.
Na Live passada discutimos o nosso "Mapa da Cagada" em Análise de dados... Rs. Ou seja, os principais erros que a maioria das pessoas cometem ao analisar dados. Na Live desta semana vamos continuar nessa jornada e acrescentar erros de metodologia e, principalmente, erros de Data Storytelling que podem "matar" seu trabalho. Um conteúdo que pode garantir sua promoção ou sua vaga neste ano.
Na Live desta semana vamos conversar com o Alex Kawaharada, co-fundador da Aceest, sobre como iniciar uma carreira em dados. Abordaremos desde como está o mercado para profissionais com habilidades em análise de dados, perfil mais buscado pelas empresas e como se preparar para os processos seletivos. Tudo para te ajudar a conquistar sua nova oportunidade o mais rápido possível. Te espero lá.
Os caminhos profissionais para pessoas com habilidades em dados são infinitos. Embora a maioria dos profissionais busquem oportunidades como analistas ou cientistas de dados em empresas tradicionais, existe um mercado gigantesco para quem deseja empreender usando Ciência de Dados e IA. Nesta live vamos falar de como você pode pensar fora da caixa e se destacar na carreira construindo uma startup usando IA. Além disso, falaremos sobre as habilidades, técnicas e ferramentas disponíveis no mercado para a criação do produto de sua startup.
Nesta live vamos aplicar técnicas de probabilidade e backtesting para construir um critério de avaliação de perda financeira em uma carteira de ações de empresas brasileiras. Vamos mostrar o processo para extrair os dados de ações da B3, montar as carteiras, calcular seu risco e construir um modelo de perda esperada. Sendo você um investidor ou não, esse conhecimento é muito importante e pode ser aplicado em várias áreas.
Nesta live vamos usar análise preditiva para analisar os perfils de candidatos no momento da entrevista e prever a sua performance futura na empresa. Com esta técnica de People Analytics, o RH pode ser mais estratégico em sua contratação, diminuindo o turnover e maximizando os resultados trazidos pela contratação dos talentos certos. Aprenda mais uma solução de problema de negócio com a Preditiva.
Nesta live, vou abrir para você o que eu faria se começasse HOJE a analisar dados e realizar uma transição de carreira. Vou compartilhar ensinamentos MUITO valiosos que fui aplicando para ser promovido em todas as áreas que já atuei. Se você aplicar 30% do que eu vou compartilhar nessa live, a transformação que estava esperando vai acontecer em poucos meses, quanto a isso não tenha dúvidas. Você nunca viu um conteúdo assim em outro lugar.
Uma das dúvidas mais comuns entre as pessoas buscando transição de carreira é: Como criar um bom portfólio? Nesta live vamos desvendar todos os segredos para você se destacar entre os concorrentes na busca de uma vaga como analista ou cientista de dados. Falaremos sobre tipos de portfólio, formas de disponibilização, templates, o que faz um portfólio ser bom o bastante e várias outras dicas muito importantes.
Nesta live vamos falar sobre um dos processos mais importantes dentro de um projeto de dados: A preparação de dados e sua automação em um pipeline. Vamos entender os tipos de extração e coleta de dados mais comuns, como preparar esses dados fazendo ajustes e transformações, além de carregar em repositórios de dados para consumo em análises e dashboards. É sua oportunidade de ganhar experiência em um tópico tão importante em qualquer empresa.
Nesta live vamos falar sobre como implementar uma boa rotina de "raspagem de dados", isto é, como extrair dados de páginas de internet para que você consiga utilizar em seu projeto de análise de dados. Vamos discutir alternativas com e sem programação de forma a automatizar esse processo. Essa habilidade é muito importante para qualquer profissional que dependa de dados não estruturados mas muito importantes de serem analisados.
Já se perguntou como a Amazon recomenda produtos? Como o Spotify ou Netflix recomenda novos artistas ou filmes baseado em suas preferências? Nesta live vamos falar sobre técnicas estatísticas usadas por grandes players do mercado para te manter engajado nas plataformas e, claro, para fazer você comprar mais. Não perca essa live e aprenda mais uma técnica importante para o seu arsenal analítico.
Nesta live vamos falar sobre o principal modelo estatístico e de Machine Learning, a Regressão Linear Múltipla. Você vai entender como ela é criada, como podemos interpretá-la e quais suas principais aplicações nas empresas. Entendendo essa técnica, você já será capaz de aprender qualquer outra técnica relevante na área de Data Science.
Nesta live vamos falar sobre como usar variáveis de tempo para projetar resultados futuros e identificar oportunidades importantes em qualquer área. Mostremos como fazer isso usando desde técnicas simples quanto mais complexas usando séries temporais.
Você passa meses procurando emprego, se candidatando a vagas, o tempo vai passando e o que acontece? NADA! Poucas respostas, muitas negativas e frustração. Esse cenário poderia ser diferente se você entendesse o que eu vou compartilhar com você nesta live. Vamos falar sobre como você deveria entender a busca de emprego e quais os atalhos que vão encurtar sua busca até a tão sonhada vaga. Além disso, vou analisar vários perfis de linkedin para mostrar pra você na prática o que deve ser ajustado.
Nesta live vamos falar sobre como utilizar ferramentas No Code ou Low Code para analisar dados. Essas ferramentas são interessantes para profissionais que ainda não tiveram oportunidade de dominar linguagens de programação como o R ou Python para analisar dados. Você vai entender como ferramentas como o Knime, Jamovi, Orange entre outras funcionam e podem otimizar sua produtividade ao analisar dados e construir modelos de Machine Learning.
Se você acha que KPI's é basicamente somar colunas e apresentar esses resumos em um dashboard, você está enganado. Criar bons KPI's envolve técnicas de negócio e muita estatística. Nesta live vou mostrar algumas técnicas importantes para propor bons KPI's em qualquer área de atuação. Após esta live, você vai se tornar bem mais crítico e conseguir construir KPI's que realmente geram valor para o negócio.
Dados faltantes, outliers, desorganizados... Dados brutos geralmente são uma bagunça. Aprender como lidar com dados assim é uma habilidade muito importante para qualquer profissional. Nesta live, vou mostrar as principais tarefas dos processos chamados Data Wrangling ou Data Cleaning (Limpeza de dados). Vamos corrigir tipos de dados, tratar dados faltantes e ouliers, lidar com datas e texto e muito mais.
Lead Scoring, Credit Scoring, Sales Scoring... Não importa a área. Os escores estão em todo lugar. Aprenda mais uma técnica muito útil para otimizar qualquer processo usando análise de dados.
Nesta live vamos falar das situações comuns em que temos poucos dados para tomar decisões. Métodos tradicionais lidam mal em cenários como esse. Nesses casos, é preciso entender as técnicas certas para conseguir tomar uma decisão embasada e com segurança. Na live 28 vamos falar da importância de selecionar boas amostras e todas as principais técnicas estatísticas para lidar com pouquíssimos dados.
Se tem uma coisa difícil de entender em análise de dados são as Probabilidades. Uso modelos? Como avalio projeções? Como definir o "que vai acontecer"? Enfim, são várias dúvidas e poucas respostas. Isso vai acabar. Nesta live você vai entender de uma vez por todas como os conceitos de probabilidade são usados na prática em várias mercados e a importância de você ser um "Analista Preditivo".
Nesta live vamos trouxemos a maior parte de nosso super time de professores da Preditiva. É sua chance de perguntar e ouvir a opinião de profissionais de mercado sobre os mais diversos temas, como carreira em dados estudos, tendências e muito mais.
Embora as áreas de dados sejam as melhores apostas de carreira daqui e para a próxima década, como toda profissão, nem tudo são flores. Na live desta terça vamos falar de 10 situações muito comuns que você vai passar em algum momento nestas carreiras. Entender como tirar proveito destas situações é a chave para uma carreira próspera e muito lucrativa em análise de dados.
Realizar bons testes é uma habilidade muito importante para qualquer profissional que deseja colocar validade estatística em seus estudos. Nesta live, vamos falar a essência e dos conceitos estatísticos dos chamados Testes de Hipóteses, uma das técnicas mais importantes da análise de dados e pouco compreendida pela maioria das pessoas. Bora entender de uma vez por todas e destravar seus testes?
Quando falamos em modelos de Machine Learning, as árvores de decisão são recursos fantásticos e utilizados nos principais problema de negócio. Mas você não precisa ser um Cientista de Dados para utilizar essa técnica. Entenda nesta live os conceitos centrais das árvores de decisão e já comece a usar em seus projetos ou portfólio de dados.
Estudo pronto ou modelo desenvolvido. O que vem depois? A implantação para seus usuários utilizarem! É aqui que muita gente não sabe o que fazer. Além disso, inúmeras formas diferentes estão disponíveis, o que só gera ainda mais dúvidas. Nesta live vamos mostrar as principais formas de implantação de seu estudo de análise de dados ou modelo de Machine Learning em produção. Uma live importantíssima para todos que buscam gerar valor com dados.
Vamos analisar os dados da ALURA :). Bora? Inteligência de Mercado é uma ótima área para aplicar análise de dados. Desde entender os consumidores até analisar dados da sua concorrência. Nesta live vamos capturar dados da concorrência e analisar ao vivo com vocês. Veremos um estudo de caso de ponta a ponta, desde o web scraping até o relatório final.
Você estudou, praticou, criou seu portfólio, ajustou seu LinkedIn e, depois de algum tempo, as ligações dos recrutadores começaram. E agora? Qual o próximo passo? Nesta live vamos compartilhar dicas exclusivas de como causar ótima impressão respondendo as perguntas do jeito que os recrutadores querem. Essa Live pode ser decisiva para conquistar sua vaga. Te vejo lá.
Continuando nossa live da semana passada, amanhã falaremos sobre as etapas de entrevistas técnicas com o gestor da vaga e o projeto prático. O que é considerado na hora de escolher um bom profissional? O que os gestores mais valorizam? Como se destacar da concorrência?
Outliers (ou valores extremos) são bem conhecidos em análise de dados. No entanto, muita gente não sabe bem como lidar com eles. Dúvidas como "Devo excluir?", "Quando manter esses valores?", "Como detectar de forma fácil?", entre outros, são muito comuns. Além disso, existem aplicações importantes como detecção de fraudes onde esse conhecimento é importantíssimo. Nesta live, você vai sair um verdadeiro mestre dos Outliers.
Nesta live você vai entender os tipos de Dashboards e como criar um que realmente seja útil para o seu cliente interno ou externo. Falaremos sobre o planejamento de todas as principais etapas de criação, desde o propósito do Dashboard, seu público-alvo, riscos envolvidos, KPI's, ciladas comuns e como mensurar o valor (financeiro) de um Dashboard. Aprenda a gerar valor com projetos de Visualização de Dados.
Quando você tem habilidade em dados, o céu é o limite. Não só pode ser uma analista de negócios, analista ou cientista de dados, como também ser um consultor e prestar serviços para empresas de todos os portes no Brasil ou no Exterior. Na live de amanhã vamos falar com dois profissionais com grande experiência em consultoria. Eles vão tirar todas as principais dúvidas desse negócio, como captação de clientes, precificação, portfólio de serviços e muito mais.
Nesta live vamos mostrar como trabalhar com as API's, uma das formas mais comuns de captura e extração de dados do mercado. Vamos passar desde como é a estrutura de uma API, como entender documentações de API's, realizar a extração de dados e manipular os arquivos JSON resultantes de seu uso. Essa é uma habilidade muito importante que todos os profissionais com habilidades em dados devem desenvolver
O ensino de estatística tem muita diferença entre livros, professores e escolas. Desta forma é muito provável que você foi acumulando uma série de crenças e "regras de bolso" da estatística. Porém, nesse mar de ruído, é inevitável que você aprenda muita coisa errada ou mal explicada. Nesta live, vamos fazer uma verdadeira "limpa" e mostrar os erros mais comuns da aplicação da estatística, desde a parte mais fundamental até chegar em modelos estatísticos.
Nesta live vamos entrar no mundo do Health Analytics. Vamos entender como a análise de dados sempre contribuiu para o desenvolvimento de soluções para a saúde baseada em dados. Para isso, vamos resolver um estudo de caso da área da saúde de nossa plataforma para descobrir quais fatores estão mais relacionados com o Custo do Plano de Saúde em uma empresa. Desta forma, vamos propor ações preventivas que a empresa pode fazer de forma a diminuir esse custo. Te espero lá.
Será que não precisamos mais aprender a programar depois que o ChaGPT virou uma opção? Nesta live vamos falar dos prós e contras do uso do ChatGPT nas tarefas de análise de dados e como utilizar essa ferramenta para encurtar caminhos e deixar suas análises mais produtivas. Mesmo que você não conheça nada de Python ou mesmo de ChatGPT, essa live será um divisor de águas em sua carreira.
Você faz uma super análise usando técnicas da forma certa e bem interpretadas. Mas aí chega na hora de apresentar e BOOM… Ninguém entende! Esse cenário é muito comum e por isso vamos compartilhar com você as melhores técnicas de apresentação para trabalhos que envolvam análise de dados. Vamos passar por Técnicas de Oratória até conceitos atuais de Data Storytelling.
Depois de muitos estudos e dedicação, sua vaga chegou e agora você é o novo profissional de dados da empresa. E agora? O que fazer? Nesta live vamos compartilhar um conjunto de melhores práticas que podem mudar COMPLETAMENTE a percepção profissional que você vai passar para o seu novo empregado. Dicas de projetos, postura, priorização e muito mais. Só de implementar 50% do que vamos compartilhar com você seu "valor de mercado" já será dobrado! Conteúdos assim, você só vê na Preditiva.
Já ouviu falar do Streamlit? É uma ferramenta muito interessante que nos ajuda a criar aplicativos (páginas de internet dinâmicas). Com seu uso, você pode criar uma interface de usuário para criar análises exploratórias, gráficos, tabelas e até dashboards completos. Nesta live vamos introduzir as melhores práticas com essa ferramenta. Mesmo que você não tenha iniciado seus estudos da linguagem Python, essa live vai te abrir a cabeça para novos usos e possibilidades em análise de dados.
Já se perguntou como o algoritmo do Linkedin ranqueia os candidatos em um processo seletivo? Chegou a hora de entender quais os fatores realmente importam em um processo. Para isso, vamos analisar os dados de um processo seletivo recente da Preditiva. Além de aprender mais técnicas de análise de dados, nesta live você também vai sair com um check-list "data-driven" das melhores práticas para alavancar sua posição no algoritmo do Linkedin. Sério, dá para perder uma live exclusiva como essa?
Se você já tentou usar a Regressão Linear Múltipla ou Regressão Logística alguma vez, deve ter se perguntado: Devo olhar a multicolinearidade? Esse modelo é bom para meu problema de negócio? Como saber se estou resolvendo o problema com esses modelos? Enfim, são várias as perguntas que acometem mesmo analistas mais experientes quando o assunto é modelagem. Nesta live, vamos entender de uma vez por todos a diferença dos modelos "inferenciais" e suas suposições com os modelos de Machine Learning.
E o ano está chegando ao fim. Que ano, hein? Em 2023 finalmente a IA ganhou as massas. Além de vários avanços importantes que valem a pena ficar de olho para embarcar em 2024 com o pé direito. Nesta última Live do ano vamos relembrar os principais acontecimentos em Dados de 2023 e dicas gerais para que 2024 seja o melhor ano de sua carreira.
Nesta live não podemos deixar de falar sobre o passo a passo para a conquista de sua vaga ou transição de carreira para as áreas de dados. Vamos falar sobre as habilidades a serem desenvolvidas, posicionamento de Linkedin e muito mais. Vamos falar também sobre o panorama do mercado em 2024 e quais as tendências que você deve ficar de olho para pescar as melhores oportunidades. Uma excelente live para começar o ano e te colocar no caminho de sua meta de carreira para 2024. Nos vemos lá!
Growth Analytics engloba uma variedade de técnicas de análise de dados para impulsionar o crescimento de uma empresa. Dentre as partes centrais do Growth, o tráfego pago é uma central da estratégia. Nesta super live vamos falar de todas as principais possibilidades de melhorar o faturamento de uma empresa usando análise de dados para Growth e vamos praticar em um projeto de tráfego pago. Se eu fosse você, mesmo não trabalhando em Marketing e Vendas, eu não perderia essa live por nada.
Quase todo mundo já pagou o seguro de alguma coisa. Seguro de Vida, Seguro do Carro, Garantias estendidas e por aí vai. Mas você sabe como a análise de dados é peça chave desse tipo de negócio? Nesta live vamos mostrar as técnicas de análise de dados que as seguradoras usam para conseguir minimizar o risco e aumentar a lucratividade. Mesmo que você não trabalhe em seguros, essa live será uma verdadeira aula de como Gerenciar Riscos em qualquer área, um conhecimento de extrema valia para sua carreira. Vem preparado, pois sua cabeça vai explodir! rsrs...
Uma dúvida muito comum é se é possível ganhar dinheiro prevendo se uma ação vai subir ou descer na bolsa de valores. Com as técnicas de Machine Learning cada vez mais sofisticadas, muita gente estuda métodos e técnicas para trazer um retorno maior que a média de mercado. Vamos entender o contexto do mercado de ações e se é possível utilizar as técnicas de análise de dados nesse contexto para ganhar mais dinheiro. Mesmo que você não invista na bolsa de valores, esse conteúdo vai te abrir a cabeça para muita coisa.
Sabe o motivo número 1 que impede as pessoas de aprenderem uma nova habilidade como a análise de dados? PROCRASTINAÇÃO! Muitos acreditam que a procrastinação tem a ver com falta de motivação. Nesta live vou mostrar para você que o principal problema da procrastinação é a falta de um objetivo claro e de um "sistema de produtividade". Vamos falar sobre a ciência do aprendizado de temas complexos e criar do ZERO um sistema de produtividade para te acompanhar por toda sua carreira. Essa talvez seja uma das lives mais importantes que já demos e garanto que sua vida pessoal e profissional vai mudar de patamar ao seguir o que vamos compartilhar nesta live.
Agora que construímos um "sistema de produtividade" na live anterior, vamos falar sobre a ciência do aprendizado de temas complexos como análise de dados e desmistificar vários temas como procrastinação, dificuldade de aprendizado, técnicas, guia de estudos entre outros. Mais uma live de extrema importância cujo conhecimento você levará para TODA sua carreira.
Se você busca uma carreira em dados, sabe que a criação de portfólios é algo importantíssimo. Para ajudá-los nessa etapa, nesta live vamos analisar AO VIVO o portfólio de alunos ou inscritos do canal da Preditiva. Desta forma todos podem aprender com as melhores práticas e otimizar seus portfólios para melhorar significativamente suas chances em processos seletivos.
vamos começar uma nova série no canal da Preditiva. Vamos ajudar a resolver estudos de caso reais em que as empresas pedem para que os candidatos resolvam como etapa dos processos seletivos. Na Live vamos resolver um estudo de caso de Cyber Security como processo seletivo de uma empresa de seguros.
Vamos continuar a resolver projetos de dados reais de processos seletivos. Na Live vamos resolver um estudo de caso do mercado de Fintechs e Bancos como processo seletivo de uma empresa de consultoria de Analytics. O link para a base de dados e enunciado do estudo de caso está na descrição.
Vamos falar de mais uma aplicação das técnicas e métodos de análise de dados. No mercado financeiro (bancos e fintechs), a área de cobrança tem grande importância para o resultado da companhia. Imagine você trabalhando em uma área como essa. Como usaria análise e ciência de dados para alvancar os resultados? Descubra amanhã em mais um conteúdo único no mercado.
Vamos fazer um verdadeiro overview de todos os principais termos e tecnologias da área de dados. Desde as técnicas estatísticas até as principais ferramentas usadas em qualquer processo de análise. Se você é iniciante, essa live é obrigatória. Se você já estuda análise de dados, a live de amanhã será uma boa revisão para você se testar e conhecer suas lacunas de entendimento. Mais uma super live da Preditiva.
Vamos falar sobre um dos mais importantes modelos estatísticos e de machine learning, a regressão logística. Você vai entender suas diferenças em relação à Regressão Linear, como aplicá-la, como mensurar sua acurácia, e vários exemplos de usos nos mais diversos tipos de negócios. Você não pode perder essa live por nada!
Vamos fazer um overview dos principais conceitos do SQL para análise de dados. Se você ainda não iniciou os estudos dessa linguagem, ou mesmo que já tenha iniciado, essa é uma oportunidade perfeita para entender onde focar sua atenção e estudos. Vamos mostrar na prática as principais queries usadas no dia a dia nas empresas e como melhorar a performance do seu código. Te vejo em mais uma super live!
Vamos falar sobre como fazer uma boa análise RFV. Nessa análise, segmentamos os clientes em três dimensões e criamos planos de ação de melhoria que realmente geram valor. Não percam mais uma live muito importante da Preditiva.
Formado em Estatística pelo IME-USP, com Especialização em Inteligência Artificial, Machine Learning, Redes Neurais e Algoritmos Genéticos pela POLI-USP. Foi professor de disciplinas como Análise Exploratória de Dados, Probabilidades e Inferência Estatística em cursos de pós-graduação.
Possui mais de 18 anos de experiência desenvolvendo modelos estatísticos e machine learning para as áreas de Riscos, Jurídico, Prevenção a Fraudes, CRM e outros, que geraram milhões de reais de resultado para as empresas.
Atuou como Gerente de Inovação em Ciência de Dados, liderando um time de cientistas de dados para desenvolver soluções de análise preditiva e prescritiva para áreas como Cobrança, Tesouraria, Contencioso Cível, Contencioso Trabalhista. Também liderou o desenvolvimento de soluções para prototipação expressa de projetos usando metodologias ágeis, CRISP-DM e desenvolvimento automatizado de modelos de machine learning.
"Para ser diferenciado, um profissional precisa ter 4 pilares de conhecimento: técnicas, ferramentas, negócio e comunicação. Quando dominei as técnicas e ferramentas, comecei a buscar por especialistas que pudessem me ensinar tudo o que eu precisava saber para propor soluções que fossem ótimas do ponto de vista do negócio. E em todos os momentos, a capacidade de ouvir explicar o projeto de forma simples e acessível fez muita diferença, as pessoas não conseguem valorizar o que elas não entendem."
Formado em Estatística pelo IME-USP, com Especialização em Inteligência Artificial, Machine Learning, Redes Neurais e Algoritmos Genéticos pela POLI-USP. Foi professor de disciplinas como Análise Exploratória de Dados, Probabilidades e Inferência Estatística em cursos de pós-graduação.
Possui mais de 18 anos de experiência desenvolvendo modelos estatísticos e machine learning para as áreas de Riscos, Jurídico, Prevenção a Fraudes, CRM e outros, que geraram milhões de reais de resultado para as empresas.
"Para ser diferenciado, um profissional precisa ter 4 pilares de conhecimento: técnicas, ferramentas, negócio e comunicação. Quando dominei as técnicas e ferramentas, comecei a buscar por especialistas que pudessem me ensinar tudo o que eu precisava saber para propor soluções que fossem ótimas do ponto de vista do negócio. E em todos os momentos, a capacidade de ouvir explicar o projeto de forma simples e acessível fez muita diferença, as pessoas não conseguem valorizar o que elas não entendem."
Bacharel em Matemática Aplicada pelo IME-USP e pós-graduação em Economia pelo Insper, possui mais de 17 anos de experiência no mercado financeiro e no de serviços de Atendimento ao Cliente.
Criou soluções de Dados nas mais diversas áreas, entre elas: Marketing, CRM, RH, Auditoria Interna, Compliance, Risco de Crédito e Cobrança, gerando milhões de reais em aumento de receita e diminuição de risco.
Passou por todas as principais áreas de dados, atuando como Analista de BI, Analista de Dados e Cientista de Dados. Antes de co-fundar a Preditiva, atuou como Head de Ciência de Dados em uma das maiores Fintechs do Brasil.
"Chegou uma hora que não conseguíamos mais contratar gente qualificada. O mercado só tinha fazedores de Dashboards, que não geram valor para o negócio. Decidimos, então, fazer parte da solução e formar esses profissionais que sempre procuramos recrutar para as nossas equipes".
Bacharel em Matemática Aplicada pelo IME-USP e pós-graduação em Economia pelo Insper, possui mais de 17 anos de experiência no mercado financeiro e no de serviços de Atendimento ao Cliente.
Criou soluções de Dados nas mais diversas áreas, entre elas: Marketing, CRM, RH, Auditoria Interna, Compliance, Risco de Crédito e Cobrança, gerando milhões de reais em aumento de receita e diminuição de risco.
Passou por todas as principais áreas de dados, atuando como Analista de BI, Analista de Dados e Cientista de Dados. Antes de co-fundar a Preditiva, atuou como Head de Ciência de Dados em uma das maiores Fintechs do Brasil.
"Chegou uma hora que não conseguíamos mais contratar gente qualificada. O mercado só tinha fazedores de Dashboards, que não geram valor para o negócio. Decidimos, então, fazer parte da solução e formar esses profissionais que sempre procuramos recrutar para as nossas equipes".
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Não basta ser um expert em Dados... É preciso ter paixão por ensinar e transformar a carreira de nossos alunos. É isso que nos move todos os dias.
Bacharel em Engenharia Elétrica, com mestrado em Engenharia de Computação e especialização em Computação em Nuvem pela Universidade de Pernambuco (POLI/UPE). Possui experiência em aplicações de Dados & Analytics nas áreas de CRM, Digital Twins e Supply Chain. No momento, atua como Cientista de Dados Sênior em um dos maiores ecossistemas financeiros do Brasil, dedicando-se ao desenvolvimento de Sistemas de Recomendação.
Formado em Licenciatura em Matemática pelo IME-USP e MBA Executivo em Finanças pelo Insper, com 15 anos de experiência no Mercado Financeiro e Educação. Criou soluções de Dados em áreas como Recursos Humanos, Backoffice, Seguros, Controladoria e Canais Digitais. Atuou como Gerente de Educação Corporativa em um dos principais bancos no Brasil.
Economista, mestre em Economia Aplicada e MBA em Data Science & Analytics, todos pela USP. Possui experiência em Inteligência de Mercado, com foco no uso de modelos de Machine Learning para predição de variáveis macroeconômicas e agrícolas. Atualmente, é especialista em Inteligência de Mercado na BRF.
Formado em Engenharia de Materiais pela UNESP - Guaratinguetá, com MBA em Data Science & Analytics da ESALQ - USP. Possui 5 anos de experiência em Dados nas áreas de Riscos, Crédito e Prevenção a fraude. Grande entusiasta de análises de dados esportivos, principalmente de basquete.
Bacharel em Estatística pela Unicapital, cursando MBA em Ciência de Dados pelo ICMC-USP. Possui experiência desenvolvendo soluções de Analytics em diversas áreas como CRM, Pricing, Inteligência de Mercado e Data Science. Atualmente atua como Analista de Dados no setor de Meios de Pagamentos.
Bacharel em Estatística pelo IME-USP, com Especialização em Inteligência Artificial, Machine Learning, Redes Neurais e Algoritmos Genéticos pela POLI-USP. Possui mais de 16 anos de experiência desenvolvendo modelos para as áreas de Riscos, Jurídico, Prevenção a Fraudes, CRM e outros. Atuou também como Gerente de Ciência de Dados com foco em Inovação, MLOps e Governança de modelos.
Engenheiro Químico formado pela UNICAMP, com especialização em Mineração de Dados Complexos pelo IC-UNICAMP. Com 5 anos de experiência na área, já liderou projetos de análise de dados e estratégia corporativa. Foi reconhecido e premiado por soluções inovadoras em problemas como detecção de eventos anômalos e classificação de fornecedores com risco de qualidade. Atualmente é Cientista de Dados Sênior na BOSCH.
Bacharel em Ciência e Tecnologia, com especialização em Strategic Thinking pela University at Albany. Possui ampla experiência em soluções analíticas, abrangendo áreas como CRM, Pricing, People Analytics, Marketing Analytics e Data Science. Atualmente é Data Scientist Sênior, atuando no desenvolvimento de produtos de dados e na solução de problemas de negócios por meio de análises e insights baseados em dados.
Formado em Estatística pela Unicamp com pós-graduação pela FGV, possui mais de 15 anos de experiência em CRM Analítico, desde o desenvolvimento de modelos e segmentações até operação e mensuração de resultados. Atualmente é Especialista em uma das maiores fintechs do país.
Engenheiro Mecânico pela Universidade Federal de Uberlândia com MBA em Big Data aplicado ao Marketing pela ESPM. Atua e tem experiência na área de Marketing, onde utiliza a análise de dados para melhorar a experiência do cliente e desenvolver novos produtos e serviços.
Formada em Licenciatura em Matemática pela UNIFESP, com MBA em Data Science pela USP e pós-graduação em Big Data Analytics pela FIA. Possui certificação em Digital Companies pela California State University. Com mais de 10 anos de experiência na área de dados, atuou em empresas renomadas como Alelo, ConectCar, Itaú, Santander, Grupo BIG/Sam's Club e Brasil Paralelo. Atualmente é Head de Analytics na Volis AI.
Bacharel e mestre em Engenharia Elétrica pela POLI-USP, com experiência como Cientista de Dados Sênior e Scrum Master na CPFL Energia, especializando-se em resolução de problemas de engenharia com dados, principalmente algoritmos de predição de falhas. Tem vivência em automatização, mineração de dados, processamento de imagens e LLMs.
Bacharel em administração pela ESPM e pós graduado em Data Science pela USP/ICMC. Trabalhou como analista de dados nas áreas de marketing, produto, CRM e comunicação na Dell e na afiliada da Rede Globo no Rio Grande do Sul. Atualmente atua como analista de dados sênior no iFood.
Engenheira Química com Mestrado em Economia Aplicada e pós-graduação em Ciência de Dados e Big Data. Com experiência profissional nas áreas de serviços, siderurgia e mineração, sempre em busca de soluções de problemas por meio da análise de dados e técnicas de ciência de dados.
Bacharel em Estatística pelo IME-UERJ, Mestrando em ciências da computação com foco Inteligência Artificial pela IC-UFF. Possui mais de 9 anos de experiência desenvolvendo soluções analíticas para as mais diversas áreas. Atualmente é Gerente Sênior de Data & Analytics na CI&T.
Bacharel em Matemática Aplicada pelo IME-USP, possui mais de 17 anos de experiência no mercado financeiro e no de serviços de Atendimento ao Cliente. Criou soluções em Analytics nas mais diversas áreas, entre elas: Auditoria Interna, Compliance, Risco de Crédito e Cobrança. Atuou como Head de Ciência de Dados em uma das maiores Fintechs do Brasil.
Bacharel em Administração pela USP, Mestre em Economia Aplicada pela ESALQ/USP e MBA em Data Science & Analytics da ESALQ/USP. Atuou como Product Owner e Analista de Dados na startup @Tech - Inovações Tecnológicas. Atualmente trabalha na área de Inteligência de Mercado na Raízen contribuindo com análises fundamentalistas e quantitativas do mercado do Agronegócio e Combustíveis.
Confiamos tanto na qualidade de nossa formação que damos um período de 15 dias de garantia para você pedir seu dinheiro de volta caso não fique satisfeito.
São 7 dias do Código de Defesa do Consumidor e mais 8 dias adicionais.
Mas fique tranquilo, nosso curso tem o maior NPS e uma das menores taxas de reembolso do mercado. Isso significa que você vai adorar nossas aulas! Ou seja, o risco é ZERO!
Seu acesso é válido por 12 meses. Tempo suficiente para você aprender a analisar dados e colher os resultados em sua carreira. Após esse período, entraremos em contato com você com condições especiais de renovação.
Nosso curso tem mais de 250h de conteúdo distribuídos em aulas, mentorias ao vivo, módulos bônus, exercícios e estudos de caso. Somente em aulas em vídeo temos mais de 100h de carga horária disponíveis para acesso imediato. Novos conteúdos são adicionados constantemente mantendo o curso atualizado com o que há de mais novo em análise de dados no mercado atual.
Carga horária por nível (aulas e exercícios, desconsiderando lives, mentorias gravadas. estudos de caso e aulas bônus):
Nível 1 - Fundamentos de Analytics: Mais de 40h (sendo aproximadamente 30h de aulas e 10h de exercícios)
Nível 2 - Data Analytics: Mais de 70h (sendo aproximadamente 45h de aulas e 25h de exercícios)
Nível 3 - Data Science: Mais de 160h (sendo aproximadamente 100h de aulas e 60h de exercícios)
Dica: Tem lugares por aí que dizem que oferecem 500 horas de aulas. Desconfie! Além de não ser necessário para sua formação em análise de dados (pare e pense, 500 horas significa que você só vai se formar depois de 2-3 anos), esses lugares escondem as horas em PDFs para leitura, fazendo com que a carga horária seja inflada de propósito - além de muito chata :( .
Com certeza! Adquirindo o curso, fazendo as aulas e passando nos testes, você pode conquistar a aprovação em 5 certificados. São eles:
1) Microsoft Excel para Análise de Dados: Indicado para quem gostaria de provar o conhecimento do Excel.
2) Fundamentos de Data Analytics: Indicado para profissionais que queiram provar a habilidade em análise de dados.
3) Power BI para Análise de Dados: Indicado para quem gostaria de provar o conhecimento do Power BI.
4) Data Analytics: Indicado para profissionais que não só queiram provar a habilidade em análise de dados como também a proficiência em ferramentas analíticas como o SQL e Power BI. Indicado para quem deseja trabalhar como Analista de Dados no mercado.
5) Data Science: Indicado para profissionais que querem se especializar em técnicas de análise de dados, podendo trabalhar não só como Analistas de Dados mas como Cientistas de Dados Jr e Pleno.
- Profissionais com pouca ou nenhuma experiência em análise de dados ou construção de relatórios.
- Profissionais que desejam realizar o ingresso ou transição de carreira para cargos de Analistas ou Cientistas de Dados no mercado.
- Profissionais que não querem ser analistas de dados, mas já entenderam que precisam ganhar autonomia e "se virar" muito bem com as análises de dados de sua área.
- Gestores que precisam tomar melhores decisões com o uso de dados e que desejam ter mais autoridade técnica para direcionar o time.
- Profissionais que já atuam na área como Analistas de Dados, BI e/ou Relatórios, mas desejam ganhar mais robustez e técnicas para sair da superficialidade em suas análises.
- Pra quem está cansado de estudar estatística de faculdade com pouco resultado prático e exemplos bobos que usam moedas (cara ou coroa).
Olha, sendo bem transparentes, não existe milagre! O que garantimos é que trabalhamos há anos lapidando uma metodologia de ensino em Dados que colocou centenas (ou milhares) de pessoas capacitadas no mercado de Dados em pouquíssimo tempo.
Segundo nossas pesquisas internas, alunos que seguiram nossa metodologia assistindo as aulas, treinando os exercícios, criando um portfólio de Dados, assistindo as mentorias e lives, conquistaram seus objetivos de carreira em 71,3% dos casos. Além disso, mais de 80% deles em até 6 meses.
Quem não conseguiu, foi porque não se dedicou ao curso ou mudou seus planos de carreira com o tempo. Por exemplo: Em vez de analistas de dados, resolveram empreender criando startups e consultorias de BI.
Portanto, se você se esforçar, o resto nós ajudamos (e muito). Estamos aqui para transformar sua carreira!
- Pessoas que desejam seguir carreira acadêmica (nossa formação é focada em análise de dados para negócios)
- Pessoas que querem resultados “pra ontem” sem dedicação (analisar dados exige dedicação, não tem outro jeito)
- Pessoas que preferem ficar em carreiras tradicionais da velha economia (comércio offline, cargos administrativos e nada tecnológicos etc)
- Quem só sabe navegar na internet, sem noção nenhuma de TI (se você não sabe a diferença de hardware e software, talvez valha a pena fazer um curso inicial de informática)
Análise de dados não é somente uma profissão, mas sim uma habilidade. Isso significa que nem todo mundo precisa se especializar em dados para tirar proveito do potencial de uma boa análise de dados em sua carreira. Portanto, aqui na Preditiva, quando entrar na plataforma, você escolhe o seu nível de especialização que deseja seguir. Funciona assim:
Nível 1 - Fundamentos de Analytics: É indicada para profissionais não técnicos (analistas e gestores de áreas de negócios) que desejam melhorar suas habilidades em dados e técnicas estatísticas para tomada de decisão.
Nível 2 - Data Analytics: É indicada para profissionais que desejam se posicionar como analistas de dados, não só para ingresso como para um transição de carreira para essa área.
Nível 3 - Data Science: É indicada para profissionais que desejam se posicionar como cientistas de dados, não só para ingresso como para um transição de carreira para essa área. Um cientista de dados é um profissional ainda mais especialista que um analista de dados. Veja nesta FAQ a diferença entre os dois profissionais.
Portanto, ao se inscrever no curso, se estiver em dúvida de qual nível seguir, basta iniciar pelo nível 1. Após finalizar este nível e receber seu certificado, se fizer parte de seu objetivo de carreira, você também pode iniciar o nível 2 (aproveitando os conhecimentos do nível 1). E com isso, vai progredindo em sua carreira. Nossos professores sempre estarão a postos para auxiliá-lo(a) em qualquer jornada escolhida.
Importante: Diferentemente de outros lugares, em que você tem que ficar comprando vários cursos, aqui na Preditiva ao se inscrever em nossa formação, todos os níveis ficam disponíveis para você imediatamente. É chegar, assistir as aulas e praticar!
Não é possível. Isso porque a Preditiva é uma escola de desenvolvimento contínuo em habilidades de Dados. Isso significa que entendemos que os cargos de Analistas ou Cientistas de Dados são apenas uma forma de organizar as estruturas de equipes na empresa, ou seja, as habilidades em Dados não dependem ou não devem ser limitadas pelos cargos.
Por exemplo, um Analista de Dados (formado por nosso nível 2 de especialização) pode (e deve) usar técnicas que geralmente são usadas por Cientista de Dados, como modelos estatísticos (disponíveis em nosso nível 3). Um Analista por exemplo deve conhecer Métricas de Performance, o que geralmente também faz parte da trilha de um Cientista.
Portanto, diferente de outras escolas que limitam o aprendizado do aluno, aqui na Preditiva todos são convidados a aprender no seu ritmo e a medida que tiverem a necessidade daquela habilidade em suas funções, sem limitações. Por isso, nossa formação engloba todos os níveis analíticos em uma formação só dando o poder para o aluno escolher as habilidades que deseja aprender (e que o mercado exige).
Com certeza! Confiamos tanto na qualidade de nosso curso que damos um período de 15 dias de garantia para você pedir seu dinheiro de volta caso não goste do curso. São 7 dias do código de defesa do consumidor e mais 8 dias adicionais. Mas fique tranquilo, nosso curso tem uma das menores taxas de reembolso do mercado. Isso significa que você vai adorar nossas aulas! Ou seja, o risco é ZERO!
Na Preditiva, nenhuma dúvida fica sem resposta. Os alunos têm à disposição 3 canais de suporte em nossa plataforma.
- Perguntas e Respostas a cada aula: Os professores respondem às dúvidas técnicas dos alunos de Segunda a Sexta das 9h às 20h. Basta assistir uma aula e, quando a dúvida chegar, postar no fórum e aguardar nosso grupo de professores responder.
- Mentorias Ao Vivo: Para os alunos que preferirem um contato ao vivo com o professor, basta frequentar as mentorias ao vivo. Nela o professor e grupos de alunos podem tirar dúvidas de qualquer contexto. Veja a FAQ "Como funcionam as mentorias ao vivo".
- Comunidade Preditiva: Neste ambiente rico de troca de experiências e conhecimento, os alunos e professores podem falar sobre qualquer assunto dentro das áreas de dados.
Aproveite o melhor suporte do brasil em Análise e Ciência de Dados. :)
Semanalmente os alunos da Preditiva estão convidados à participar de mentorias ao vivo via Zoom. Nessas mentorias o aluno pode trazer dúvidas sobre exercícios e aulas do curso, pedir dicas de como construir projetos na empresa atual, falar sobre carreira e qualquer outro tema do universo de dados. O calendário das mentorias fica disponível no Portal do Aluno. Nossa escola também traz convidados relevantes das áreas de dados para discussão e aconselhamento.
Recomendamos que mantenha a disciplina de estudar um pouco todos os dias. Se não conseguir esse nível de comprometimento, você poderá utilizar nosso App de planejamento de estudos. Com ele, você escolhe a quantidade de tempo que tem por semana e nós criamos um plano de estudos personalizado para você. Depois é só seguir e aprender a analisar dados conosco.
Depende do tipo de matemática. Para analisar dados você não precisa lembrar das fórmulas de Bhaskara, geometria e a maioria das coisas que vimos na escola.
Para analisar dados você precisa basicamente saber fazer contas usando valores percentuais e proporções e entender um gráfico de dois eixos. O resto são técnicas de estatística que explicamos em detalhes para você, sem pré-requisitos. O mais importante é ir desenvolvendo com o tempo uma mentalidade analítica. Isso envolve ser curioso, levantar hipóteses e usar os dados para verificar se as hipóteses são verdadeiras. Não se preocupe: assista as aulas, pratique e você irá entender tranquilamente.
Claro que sim! Ouvimos muito essa dúvida. Entendemos essa preocupação pois muitas áreas no mercado realmente têm um certo preconceito com pessoas de certa idade. Felizmente, temos tanta vaga para pessoas com habilidades em dados que esse preconceito bobo não se sustenta. As empresas estão desesperadas procurando profissionais que conheçam essas técnicas. Portanto, não importa sua idade, aprender a analisar dados vai te trazer muitos frutos e boas oportunidades de carreira.
Com certeza! Temos alunos advogados, profissionais de RH, Atendimento, Administração, Engenharia e etc. Habilidades em Análise de Dados são utilizadas em todas as áreas. Desta forma, todo profissional deve desenvolver essas habilidades para se destacar no mercado e garantir a empregabilidade nos próximos anos.
Fique tranquilo(a), esse curso não tem pré-requisitos. Nossos materiais e metodologia vão ajudar muito em sua evolução. Mas precisamos combinar algo muito importante: Qualquer bom curso de Análise de Dados envolve a dedicação dos alunos. Se você vai se dedicar, deixe o resto com a gente! :)
Para nosso curso utilizamos o Excel, SQL e Power BI como ferramentas principais. Não é exigido conhecimento prévio. Caso não conheça a ferramenta, não se preocupe. Fornecemos esse treinamento das ferramentas para você. Sobre linguagens de programação, temos um módulo da linguagem Python, sendo necessário um conhecimento de lógica de programação para melhor aproveitamento. Mas para analisar dados, o mais importante é Excel e SQL. Python só para determinados contextos, como o de um Cientista de Dados.
As nossas aulas são totalmente online, com aulas gravadas e mentorias ao vivo semanais.
Essas são as duas principais carreiras para profissionais que analisam dados. Do ponto de vista de conhecimento e preparo, um analista de dados acaba sendo a primeira etapa e serve de entrada neste mercado. A maior parte das vagas em dados são para esses profissionais. Um analista de dados realiza análises de cenários, oportunidades de melhoria e cria relatórios automatizados (os famosos Dashboards).
Já um Cientista de Dados além de também realizar análises de cenários e oportunidades de melhoria, ele cria algoritmos de decisão automática (o que hoje chamamos de modelos estatísticos e de Machine Learning), ou seja, técnicas ainda mais sofisticadas. Se você quer entrar na área de dados, recomendamos que entre como Analista de Dados, pois é mais fácil e rápido. Em 6 meses de estudos e prática você já consegue participar de processos seletivos como analista de dados. Já para Cientista de Dados, geralmente o tempo para estar preparado em posições iniciais vai de 9 a 12 meses de muito estudo e prática.
Sim, seu notebook será sua principal ferramenta de trabalho. Sugerimos como configuração mínima um processador i5 ou similar com pelo menos 4 núcleos e 8GB de memória RAM.
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