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Sobre Dener
Oi! Meu nome é Dener, tenho 27 anos e sou especialista em dados com mais de 8 anos de experiência no mercado de trabalho — sendo 6 deles totalmente focados em dados, automação e inteligência de negócios.
Comecei minha jornada no Carrefour, na área de e-commerce, onde atuei por 3 anos e meio cuidando da manipulação e tratamento de dados para áreas estratégicas e sensíveis da marca, como Reclame Aqui e Consumidor.Gov. Lá, desenvolvi soluções internas com foco em automação de bases e geração de insights para diferentes áreas da empresa.
Hoje, atuo na XP Inc, no time de fraudes, dentro do núcleo de dados e dataviz. Meu foco é criar relatórios estratégicos, estruturar bases robustas e fornecer dados que ajudam times internos a tomar decisões com mais agilidade e segurança.
Sou formado em Análise e Desenvolvimento de Sistemas e tenho um MBA em Business Analytics. Além disso, busco constantemente me atualizar com formações complementares, como:
Power BI e Python (Udemy)
Excel Avançado
Fundamentos Avançados em Databricks
Design Thinking pela Mastercard
E formações voltadas para análise de dados pela Descomplica e pela Faculdade XP
Hoje, quero compartilhar com você tudo que aprendi na prática — com uma abordagem direta, acessível e aplicável — pra te ajudar a dominar o mundo dos dados e transformar informação em ação.
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Sobre a aula
- Escola primária
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níveis :
Escola primária
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1º ciclo do ensino secundário
2º ciclo do ensino secundário
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Doutoramento
MBA
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Avançado
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- Português
Todos os idiomas falados na aula :
Português
1. Introdução (10 minutos)
Apresentação Pessoal:
Fale sobre sua formação em Análise e Desenvolvimento de Sistemas e seu MBA em Business Analyst.
Explique como a combinação de análise de dados e desenvolvimento de sistemas pode gerar soluções práticas e eficientes para empresas, aumentando a produtividade e a tomada de decisões estratégicas.
Objetivos da Aula:
Apresentar os conceitos básicos de análise de dados e como aplicá-los em sistemas.
Mostrar como utilizar dados para tomar decisões informadas e construir sistemas que otimizem processos de negócios.
Introduzir ferramentas e técnicas que podem ser usadas tanto para análise quanto para desenvolvimento de sistemas.
2. Fundamentos da Análise de Dados (20 minutos)
O que é Análise de Dados?
Explique a diferença entre análise descritiva, análise preditiva e análise prescritiva.
Dê exemplos de como dados podem ser usados para descrever situações passadas, prever resultados futuros e recomendar ações.
Etapas da Análise de Dados:
Coleta de Dados: Como coletar dados de diversas fontes (bancos de dados, APIs, planilhas, etc.).
Limpeza de Dados: A importância de garantir que os dados sejam consistentes e confiáveis. Exemplos de técnicas de limpeza de dados (remoção de valores ausentes, correção de erros).
Análise Exploratória de Dados (EDA): Como explorar os dados utilizando visualizações e estatísticas básicas (médias, distribuições, correlações).
Ferramentas de Análise de Dados:
Apresente ferramentas como Excel, Power BI, Python (com bibliotecas como pandas e matplotlib), e R.
Mostre como essas ferramentas ajudam a transformar dados brutos em informações úteis para a tomada de decisões.
3. Aplicando a Análise de Dados no Desenvolvimento de Sistemas (25 minutos)
Desenvolvimento de Sistemas Orientado a Dados:
Explique como o entendimento dos dados pode influenciar o desenvolvimento de sistemas. Como os dados devem ser usados para otimizar processos e melhorar a experiência do usuário.
Exemplos de sistemas que dependem de dados para funcionar de maneira eficiente, como sistemas de recomendação (Netflix, Amazon) ou dashboards de BI.
Integrando Dados ao Desenvolvimento de Sistemas:
Banco de Dados: Como armazenar e acessar dados de maneira eficiente (SQL, NoSQL).
APIs: Como integrar dados de fontes externas por meio de APIs para enriquecer os sistemas.
Automação: Usando dados para automatizar processos de negócios (exemplo: geração automática de relatórios ou análise em tempo real de dados financeiros).
Exemplo Prático:
Demonstre como criar um pequeno sistema que utilize dados de uma planilha (por exemplo, dados de vendas) e mostre um relatório ou dashboard simples com gráficos e insights.
Mostre a construção de uma interface simples (pode ser com ferramentas como Flask ou Django para Python), que permita aos usuários interagir com os dados.
4. Estudo de Caso: Implementação de um Sistema de Análise de Dados (30 minutos)
Apresentação de um Caso Real ou Simulado:
Apresente um problema de negócios simples (exemplo: uma loja online que deseja entender quais produtos são mais vendidos em diferentes regiões).
Demonstre como coletar os dados necessários, limpar esses dados e criar um modelo simples que permita às empresas entender esses padrões (exemplo: um modelo de regressão simples ou uma análise de tendência).
Desenvolvimento do Sistema:
Mostre como esses dados podem ser alimentados em um sistema simples (exemplo: um sistema web que apresenta os resultados de vendas em tempo real).
Enfatize como a integração de dados com o sistema pode facilitar decisões de negócios, como o ajuste de estoque, promoções ou estratégias de marketing.
Resultados e Otimização:
Explique como o sistema pode ser ajustado e melhorado à medida que mais dados são coletados (aprendizado contínuo, melhoria dos algoritmos de análise).
5. Desafios e Melhores Práticas (10 minutos)
Desafios Comuns:
Discussão sobre problemas típicos ao integrar dados e sistemas: dados inconsistentes, performance do sistema, segurança e privacidade dos dados.
Como superar esses desafios com boas práticas de desenvolvimento, como testes, versionamento de código e análise constante dos dados.
Melhores Práticas:
Validação de Dados: Como garantir que os dados coletados e analisados sejam confiáveis e utilizáveis.
Escalabilidade: Como garantir que o sistema possa lidar com grandes volumes de dados sem perder performance.
Segurança de Dados: Importância de proteger dados sensíveis e garantir que o sistema esteja em conformidade com regulamentos de privacidade (como GDPR).
6. Perguntas e Respostas (10 minutos)
Abra para perguntas dos alunos sobre a aplicação de análise de dados em sistemas ou dúvidas sobre as ferramentas e técnicas apresentadas.
Ofereça esclarecimentos sobre pontos mais complexos ou técnicos que os alunos possam ter.
7. Conclusão e Tarefas para os Alunos (5 minutos)
Resumo:
Recapitule os principais conceitos abordados: como a análise de dados pode transformar um sistema e como usá-la para melhorar a performance de processos de negócios.
Próximos Passos:
Encoraje os alunos a desenvolverem pequenos projetos integrando dados e sistemas. Por exemplo, criar um sistema simples que utilize dados de uma planilha e apresente visualizações.
Sugira estudar mais sobre SQL, Python para análise de dados e frameworks de desenvolvimento de sistemas.
Recursos Adicionais:
Links para cursos e tutoriais online sobre análise de dados e desenvolvimento de sistemas.
Referências de livros e artigos sobre Business Intelligence e integração de dados com sistemas.
Materiais de Apoio
Slides ou PDFs com o conteúdo da aula.
Links para tutoriais sobre análise de dados com Python, Power BI, e SQL.
Exemplos de código para automação e integração de dados.
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