Técnicas e Métodos de Análise de Dados para o Controle

Processamento de Dados e T.I.

Apresentação

Este curso oferece uma introdução prática e direcionada à linguagem de programação R, uma ferramenta essencial para análise de dados moderna. Aprenda a criar Tabelas-Sumário, analisar Variáveis Qualitativas e visualizar dados de forma eficiente. Através da padronização, intervalos de confiança e técnicas de regressão linear, você será capaz de explorar bancos de dados, detectando padrões incomuns que podem ser cruciais para fiscalização e tomada de contas.

Objetivo

O objetivo principal deste curso é capacitar os alunos, mesmo aqueles com pouca familiaridade com análise de dados, a usar eficientemente a linguagem R. Você aprenderá a estruturar dados, utilizar funções, pacotes e fórmulas essenciais para realizar uma análise exploratória avançada. O curso é projetado para que você domine as técnicas de identificação de padrões, criação de gráficos, execução de regressões lineares e projeções futuras, além de amostragem estatística variada.

Requisitos de Qualificação

Para participar, é necessário ter conhecimento básico em Excel e noções de controle. Esses conhecimentos prévios facilitarão o entendimento e a aplicação das técnicas avançadas de análise de dados ensinadas no curso.

Público Alvo

Este curso é ideal para profissionais e estudantes que buscam aprimorar suas habilidades em análise de dados, especialmente na utilização da linguagem R. É perfeito para quem trabalha com fiscalização, auditoria, controle de dados e setores que exigem análise aprofundada de informações.

Novas Competências

Ao concluir o curso, você terá adquirido competências avançadas em análise de dados utilizando R, incluindo a habilidade de identificar padrões anômalos, criar gráficos explicativos, realizar regressões lineares e projetar tendências futuras baseadas em dados.

Metodologia de Ensino

Aulas dinâmicas e interativas, promovendo diálogos enriquecedores para um entendimento profundo dos temas.
Incentivamos ativamente a partilha de conhecimentos e experiências, enriquecendo o aprendizado coletivo.
Apresentamos e discutimos normativos, doutrinas e jurisprudências relevantes, estabelecendo uma base sólida de conhecimento.
Utilizamos estudos de caso reais para ilustrar a aplicação prática das teorias, aprimorando a capacidade analítica dos alunos.
Realizamos exercícios práticos para consolidar o aprendizado, permitindo a aplicação direta do conhecimento em situações simuladas.

Conteúdo programático

  • Instalação Básica do R Project e R Studio;
  • Panorama Básico do R Studio;
  • Noções Iniciais de Estruturas de Dados;
    • Variáveis;
    • Vetores;
    • Matrizes;
    • Fatores;
    • Data Frames;
    • Listas (Noções elementares).
  • Noções Iniciais da Sintaxe do R
    • Estabelecendo variáveis e dataframes;
    • Como o R ajuda com operações básicas em bancos de dados grandes;
    • Operadores Relacionais;
    • Operadores Lógicos;
    • Funções Básicas do R – cbind e rbind, paste0, names.
  • Estrutura Condicional
    • If;
    • Else;
    • Else If.
  • O Loop “For”
    • Pra que serve e quando usar um “loop”?
    • Noções Básicas do Loop For.
  • Indicação de Conteúdos de Aprofundamento
    • Cheat Sheets;
    • Github.
  • Importação de Dados Estáticos
    • Estabelecendo local de trabalho;
    • A partir de arquivos csv (comma separated values);
    • A partir de arquivos de texto (txt);
    • Delimitadores e tipos de dados;
    • A partir de arquivos excel (xls).
  • Importação de Bancos de Dados
    • Estabelecendo conexão com servidor;
    • Inspecionando a Conexão;
    • Listando os Bancos de Dados Disponíveis;
    • Queries – Noções Básicas de SQL;
    • SELECT, FROM, WHERE;
    • Melhores práticas de organização de código;
    • Indicação de conteúdo de aprofundamento em SQL;
    • Fechando a Conexão;
    • Buscando uma conexão de teste.
  • Importação por meio de APIs
    • O que é JSON e como a gente usa?
    • Noções de Importação de Dados via API;
    • Prática de Importação com Dados do IBGE.
  • Exercícios de Fixação e Aprofundamento (Material Complementar).
  • Dplyr e a Transformação de Dados
    • Filtros e Classificação de Dados;
    • Seleção de Coluna;
    • Agregações de Dados: Agrupamento, Contagens, somas, médias…
  • Dplyr e a União de Tabelas Distintas
    • Noções de Estruturas Relacionais;
    • Inner Join;
    • Left e Right Join;
    • Comentários sobre Full, Semi e Anti Join.
  • Análise Exploratória de Dados
    • Criando tabelas-resumo dos bancos de dados trabalhados;
    • Classificando por percentagens de variáveis qualitativas;
    • Usando padronização e intervalos de confiança.
  • Noções elementares de visualização de dados para análise exploratória com ggplot2;
    • Plotando uma linha ao longo do tempo;
    • Plotando gráficos de dispersão para identificação de possíveis outliers;
    • Criando gráficos múltiplos com base em fatores qualitativos.
  • Noções elementares de Regressão de Bases de Dados para análise exploratória com o pacote “Broom”;
    • Regressão Linear;
    • Encontrando os Coeficientes da Regressão e o p-valor;
    • Modelando Regressão à Média;
    • Previsões Simples;
    • Comentários sobre previsões, correlação e causalidade;
    • Aninhando para modelos múltiplos.
  • Noções elementares de Amostragem usando R
    • Amostragem e Estimativas de Ponto Flutuante;
    • Geração de Números Pseudo-Aleatórios;
    • Amostragem Simples;
    • Amostragem Estratificada;
    • Amostragem de Ponderação Aleatória;
    • Amostragem por “Clustering”;
    • Noções de “Bootstrapping”.
  • Exercícios de Fixação e Aprofundamento (Material Complementar).
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Turma

Curso Novo
Técnicas e Métodos de Análise de Dados para o Controle
Processamento de Dados e T.I.
Vinícius Medeiros de Lima
Online ao VivoPresencial
31h
20/05
A
24/05/24
08:00hr
ÀS
17:00hr
2ª, 4ª e 6ª das 8h às 13h / 3ª e 5ª das 8h às 17h
Brasília-DF
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3.090
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2.150
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Instrutor

corpo-docente
Vinícius Medeiros de Lima
contato@mmpcursos.com.br
  • Graduado em Economia pela Universidade de Brasília.
  • Mestre em Economia pela Universidade Católica de Brasília;
  • 2014 a 2021 – Gerente Técnico de Planejamento e Orçamento Substituto (ANAC);
  • 2021 ao presente – Gerente Técnico de Análise Econômica Substituto (ANAC);
  • Data Scientist pelo DataCamp;
  • Data Science Toolbox pela Universidade de John Hopkins via Plataforma Coursera;
  • Criador dos Dashboards orçamentários e de Tarifas da ANAC;
  • Curador do Dashboard de Consulta Interativa da ANAC.

CERTIDÕES E ATESTADOS

Aguardando Atualização

pré-requisitos técnicos

Desktop, Notebook, Tablet, Smartphone

Dispositivo

Dual Core com 2 GHz (i3/i5/i7 ou equivalente da AMD)

Processador

4GB

Mem. RAM

Windows 7, 8, 9, 10 e 11 / macOS X 10.10 / iOS / Android / BlackBerry

Plataforma

Edge 12 / Firefox 27 / Chrome 30 / Safari 7

Navegador

Zoom Meeting

Software

Webcam comum ou em HD integrada ou conectada via USB

Câmera

Alto-falantes e microfone integrados, conectados via USB ou Bluetooth sem fio

Áudio e Mic.

3Mbps - Banda larga com ou sem fio (3G, 4G/LTE e Wi-Fi)

Internet

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