Descubra como dominar o SQL e o MetaBase para realizar análises de dados e impulsionar decisões de negócios.

Apresentação do Curso de SQL para Análise de Dados

O curso de SQL para análise de dados tem como objetivo ensinar a utilizar oID-e580f65c-ab13-41ac-9378-c0587d1cf968 e o MetaBase para realizar análises de dados voltadas para tomada de decisões de negócios. O instrutor, Everton, é especialista em projetos, dados e estatística, com vasta experiência em análise de dados para projetos.

  • Utilização do SQL e MetaBase para análises de dados voltadas para decisões de negócios
  • Instrutor especialista em projetos, dados e estatística
  • Ampla experiência em análise de dados para projetos

Objetivos do Curso

O curso visa capacitar os alunos a realizarem análises de dados utilizandoID-94bbfadf-aba8-495c-b81c-49045a546bb4 para apoiar a tomada de decisões de negócios. Os tópicos incluem fundamentos doID-0bbba1c0-e3a7-4885-ace1-80f082cbddee e do MetaBase, consultas básicas e avançadas, análise exploratória de dados, estatística descritiva, visualização de dados, dashboards e técnicas avançadas como machine learning.

  • Capacitação em análise de dados utilizando SQL
  • Aprendizado de fundamentos do SQL e do MetaBase
  • Desenvolvimento de habilidades em consultas básicas e avançadas
  • Exploração de análise de dados, estatística descritiva e visualização de dados
  • Aquisição de conhecimentos em técnicas avançadas como machine learning

Importância do Aprendizado de SQL

OID-d0c848ed-6303-47a6-82b0-33bea2ec3a73 é uma linguagem universal para análise de dados, permitindo extrair insights de praticamente qualquer base de dados ou fonte de dados. Além disso, oID-83b72978-bcf0-491f-81e5-14d9a95577f1 possibilita realizar consultas e análises complexas, contribuindo para a tomada de decisões estratégicas.

  • Linguagem universal para análise de dados
  • Extração de insights de diversas bases de dados
  • Realização de consultas e análises complexas

Fundamentos do SQL

Neste módulo você vai aprender: – O que é o SQL e o MetaBase – Como criar queries básicas emID-3bae2a92-20ee-4f30-aeee-bbe8b55f03c1: SELECT, FROM, WHERE – Operadores: matemáticos, comparação, lógicos – Funções: médias, contagens, soma – Agrupamentos: GROUP BY – Tabelas temporárias: CTEs e VIEWS

  • Compreensão do que é o SQL e o MetaBase
  • Habilidades para criar queries básicas em SQL, incluindo SELECT, FROM, WHERE
  • Conhecimento sobre operadores matemáticos, de comparação e lógicos
  • Entendimento das funções de médias, contagens e soma
  • Aprendizado sobre agrupamentos com GROUP BY
  • Utilização de tabelas temporárias: CTEs e VIEWS

Joins e Subqueries

Neste módulo você vai aprender: – Joins: inner join, left join, right join, full outer join – Subqueries – Técnicas para otimização de queries

  • Compreensão dos diferentes tipos de joins: inner join, left join, right join, full outer join
  • Habilidades para trabalhar com subqueries
  • Aplicação de técnicas para otimização de queries

Análise Exploratória de Dados

Neste módulo você vai aprender: – Importância da análise exploratória de dados – Identificação de outliers e dados ausentes – Análise de distribuição e estatística descritiva – Entendimento das relações entre variáveis – Seleção de features para modelos preditivos

  • Reconhecimento da importância da análise exploratória de dados
  • Habilidades para identificar outliers e dados ausentes
  • Análise de distribuição e estatística descritiva
  • Entendimento das relações entre variáveis
  • Seleção de features para modelos preditivos

Estatística Descritiva

Neste módulo você vai aprender

Funções estatísticas do SQL

Neste módulo, os alunos terão a oportunidade de aprofundar seu conhecimento sobre as funções estatísticas doID-0e8f1da6-52d2-4391-bb69-9297f568e0ba, que são fundamentais para a análise de dados. As funções incluem cálculo de média, mediana, desvio padrão, quartis, histogramas e boxplots.

  • Média, mediana, desvio padrão, quartis, histogramas e boxplots são ferramentas essenciais para a análise estatística de dados.
  • O domínio dessas funções permite aos profissionais extrair insights valiosos a partir de conjuntos de dados complexos.
  • A compreensão das funções estatísticas do SQL é crucial para profissionais que buscam aprimorar suas habilidades em análise de dados e tomada de decisão.

Módulo 5: Visualização de Dados

Neste módulo, os participantes irão aprender os princípios de design de visualizações de dados e explorar diferentes tipos de gráficos, como gráficos de linha, barra, pizza e dispersão. Além disso, também serão abordados tópicos como painéis, dashboards e a integração de visualizações em aplicações web.

  • Os participantes terão a oportunidade de compreender os princípios fundamentais do design de visualizações de dados.
  • A exploração de diferentes tipos de gráficos, como gráficos de linha, barra, pizza e dispersão, permitirá aos alunos escolher a representação visual mais adequada para seus conjuntos de dados.
  • A integração de visualizações em aplicações web é um aspecto essencial para profissionais que desejam comunicar eficazmente suas descobertas a públicos diversos.

Módulo 6: SQL Avançado

No sexto módulo, os alunos terão a oportunidade de aprofundar seus conhecimentos emID-16d47457-ac97-4c1c-a2ae-c4ed6ddc0e37, explorando funções de agregação avançadas, tabelas temporárias complexas, recursividade, hierarquias, otimização e performance.

  • Aprofundar o conhecimento em funções de agregação avançadas permitirá aos profissionais realizar análises mais complexas e detalhadas.
  • A compreensão de tabelas temporárias complexas e recursividade é fundamental para lidar com conjuntos de dados extensos e complexos.
  • Otimização e performance são aspectos críticos para profissionais que buscam aprimorar suas habilidades em SQL e garantir a eficiência de suas consultas e operações.

Módulo 7: Machine Learning

No sétimo módulo, os participantes terão a oportunidade de aplicar técnicas de machine learning emID-31e22b7c-ae6f-43d8-b7fa-c27f6203ec2d, incluindo regressão linear e logística, árvores de decisão, clusterização, redes neurais e avaliação de modelos.

  • A aplicação de técnicas de machine learning em SQL permitirá aos profissionais explorar novas formas de análise e predição de dados.
  • O conhecimento em regressão linear e logística, árvores de decisão, clusterização e redes neurais ampliará o leque de ferramentas analíticas à disposição dos profissionais.
  • A avaliação de modelos é um aspecto crucial para garantir a precisão e eficácia das análises preditivas realizadas por meio de técnicas de machine learning.

Módulo 8: Projeto Integrador

No último módulo, os participantes terão a oportunidade de aplicar todo o conhecimento adquirido em um projeto prático e desafiador, utilizando um dataset real para resolver um problema de negócio.

  • A aplicação prática dos conhecimentos adquiridos permitirá aos participantes consolidar e aprimorar suas habilidades em análise de dados e SQL.
  • A resolução de um problema de negócio real proporcionará aos participantes uma experiência valiosa e relevante para o mercado de trabalho.
  • O projeto integrador será uma oportunidade para os participantes demonstrarem sua capacidade de extrair valor dos dados e apoiar a tomada de decisões estratégicas.

Conclusão

Capacite-se para extrair insights valiosos e direcionar decisões estratégicas com análises avançadas de dados.