O Objetivo é capacitar participantes para aplicar ferramentas de AI em processos de análise de dados, desde a exploração até à comunicação de insights.
Profissionais de negócio (marketing, operações, finanças, gestão) que trabalham com dados e pretendem acelerar as suas análises com IA Analistas e consultores que queiram integrar IA nas suas práticas de data analytics Estudantes ou recém-formados em ciência de dados/analytics que procurem complementar competências técnicas com a aplicação prática da IA
Conhecimentos básicos de estatística descritiva e análise de dados Experiência prévia em Excel, BI, SQL ou ferramentas semelhantes de manipulação de dados (mesmo a nível introdutório) Interesse em explorar a aplicação da Inteligência Artificial (IA) à análise de dados
A certificação é entregue aos alunos em formato digital. Inclui a carga horária, modular e total, nota final do curso, certificação DGERT, carimbo e assinatura da coordenação pedagógica ou administração da escola.
Este programa foi concebido por profissionais da área com uma vasta experiência nacional e internacional.
› O ciclo clássico de análise e o que muda com AI (automação, insights, storytelling)
› Copilotos e LLMs no apoio à exploração e limpeza de dados
› Casos de uso reais
› Explorar um dataset simples com ChatGPT/Copilot
› Geração de insights descritivos automáticos e identificação de limitações da AI
› Estrutura de prompts para análises exploratórias
› Técnicas de prompting
› Visualização e storytelling automatizado com AI
› Curadoria e validação humana de resultados
› Criar “prompt library” para exploração e storytelling
› Gerar dashboards e apresentações com copilotos (Power BI, Tableau, ChatGPT)
› Traduzir outputs de AI em insights executivos
› Tipos de dados e estatística descritiva essencial
› Comandos básicos de manipulação de dados em Python
› Limpeza de dados: missing values, duplicados, outliers com apoio a AI
› Conversas com datasets e sugestões de variáveis derivadas
› Gerar estatísticas descritivas com comandos de Python e copilotos
› Criar pipeline de preparação de dados com AI (Python)
› Automatizar tarefas de limpeza e formatação com prompts
› Regressão linear/logística e árvores de decisão com apoio de AI
› Explicabilidade e tuning assistido (SHAP, feature importance)
› Validação de resultados com recurso a AI
› Criar e interpretar um modelo preditivo orientado por copiloto
› Avaliar resultados e discutir vieses
EDIT. para Empresas
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Cada tutor do curso está disponível para orientar o desenvolvimento das tuas competências e esclarecer as tuas dúvidas. Fica a conhecer os tutores e os elementos da equipa pedagógica que te vão acompanhar.
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