Pós-graduação em Análise de Dados

Fato é que os dados se tornaram os ativos mais importantes das empresas — e essa é uma afirmação que você acompanha em vários de nossos conteúdos. A análise de dados pode ser feita utilizando-se ferramentas próprias que se dividem em baixa, média e alta complexidade. O primeiro ponto a ser feito é definir qual o foco que a análise de dados terá.

Quanto mais se pratica, mais técnicas e ferramentas estatísticas podem ser utilizadas, além de automatizadas. A atualização diária, semanal, quinzenal ou mensal dos gráficos pode trazer a necessidade de inclusão de novas variáveis ao modelo. Quando se trata de dados importantes para a análise de mercado, podemos falar principalmente de tendências do segmento e comportamento de clientes. Isso aumenta https://d24am.com/economia/por-que-bootcamp-de-programacao-vai-te-fazer-um-profissional-melhor-para-o-mercado-de-trabalho/ a complexidade da análise por não existir um padrão dos dados finais. Assim, a análise qualitativa vai envolver esforços com a categorização de informações, de forma a destacar mensagens e recursos importantes que podem ser classificados como uma categoria única. A análise de dados quantitativos é baseada em números e cálculos matemáticos, tendo, assim, um caráter mais objetivo e menos subjetivo.

O que é a análise de dados? Como ela funciona na prática?

Isto é, com os dados em mãos, você já pode fazer uma análise inteligente e responder às perguntas levantadas na fase inicial do processo. Assim, você se mantém informado sobre o resultado de todas as tomadas de decisão em sua empresa. Bom, você pode utilizar indicadores de desempenho e métricas que podem ser rastreadas utilizando sistemas de inteligência de dados. Todos os dados que forem relevantes para responder às hipóteses e perguntas levantadas devem ser colhidos. Para isso, você deve buscar as fontes corretas e ter o apoio de um bom sistema de gestão.

• Cronogramas de manutenção preditiva, listas de funcionários otimizadas e o gerenciamento eficiente da cadeia de suprimentos podem melhorar exponencialmente a performance dos negócios.
• Ao adaptar a sua forma de comunicar os dados para cada perfil de cliente, você terá muito mais facilidade de gerar confiança em seu trabalho e desenvolver um relacionamento de parceria.
• Os métodos de análise de dados mais empregados a partir dessa abordagem envolvem a aplicação de modelos estatísticos, mineração de dados e de inteligência artificial.
• As fontes de dados modernas também sobrecarregaram a capacidade dos bancos de dados relacionais convencionais e outras ferramentas de inserir, pesquisar e manipular grandes categorias de dados.

Nessa etapa, é interessante trabalhar os dados em diversos cenários e, se necessário, coletar novas informações. Afinal, há diferentes sistemas de gestão, bancos de dados ou mesmo data lakes e data warehouses disponíveis em seu negócio. Essa etapa é fundamental para que as informações colhidas sejam úteis e, principalmente, para que o procedimento possa ser finalizado com sucesso. Realmente, não há limites para o potencial bootcamp de programação da análise de dados — e até hoje as empresas arranharam apenas a superfície. E quanto à sua aplicação, startups e micro empresas podem se aproveitar do data analytics tanto quanto grandes empresas e mega corporações. Para uma empresa financeira, por exemplo, pode ajudar a simplificar a análise de crédito de seus clientes, automatizando a liberação do mesmo de acordo com critérios e fatores de risco pré-estabelecidos.

Pós-Graduação em Análise de Dados

Ou seja, vai fornecer um diagnóstico sobre determinada estratégia tomada pela sua empresa e indicar se ela deu certo ou não, por exemplo. Quando integrada ao trabalho feito na análise preditiva, pode indicar tendências e padrões ainda mais precisos. Exatamente o oposto da preditiva; a análise diagnóstica é realizada após a tomada de decisão da sua empresa. Ela busca avaliar quais são os resultados obtidos a partir de uma determinada escolha ou estratégia aplicada. Não subestime o poder dos dados na sua empresa e promova uma gestão mais qualificada. Além disso, mostra como aplicar conceitos básicos de estatística inferencial para analisar conjuntos de dados no Excel.

O objetivo dessa análise é qualificar o problema, dividindo-o em problemas menores. Essa estratificação pode ser feita de forma vertical, analisando a estrutura formadora do problema; ou de forma horizontal, considerando as etapas dos processos. A identificação correta do problema possibilitará o sucesso da análise e por consequência a condução adequada da solução. Na prática, podemos utilizar essa ferramenta para questionar padrões e tendências entre conjuntos de dados. Um bom planejamento é chave para qualquer estratégia empresarial e para o processo de análise de dados não seria diferente. A seguir, desenvolvemos um passo a passo de 4 etapas para desenvolver uma análise de dados assertiva para o seu negócio.