Objetivo: Entender como dados são coletados, armazenados, organizados e usados para apoiar decisões.

• Dados, informação, indicadores e perguntas de negócio
• Tipos de dados, fontes e qualidade da informação
• Modelos tabulares, bases relacionais e arquivos comuns
• Boas perguntas para orientar uma análise

Objetivo: Aprender a limpar, estruturar e documentar dados para reduzir ruído e aumentar confiança.

• Importação, padronização e tratamento de inconsistências
• Filtros, transformações e criação de variáveis úteis
• Organização de bases para análise e relatórios
• Cuidados com privacidade, contexto e interpretação

Objetivo: Transformar dados em evidências compreensíveis, sem perder o rigor técnico.

• Métricas, agregações, segmentações e comparações
• Identificação de padrões, desvios e hipóteses
• Erros comuns na leitura de indicadores
• Construção de conclusões com limites e ressalvas

Objetivo: Apresentar dados de modo claro para públicos técnicos e não técnicos.

• Escolha de gráficos e indicadores adequados
• Boas práticas de dashboards e leitura visual
• Storytelling com dados para orientar decisão
• Preparação de uma apresentação baseada em evidências

Objetivo: Consolidar a aprendizagem em uma análise ou painel com problema, método e recomendação.

• Definição do problema e seleção da base de dados
• Preparação, análise e validação dos resultados
• Construção do relatório, painel ou apresentação
• Entrega final com recomendações e próximos passos