Visão Geral

Esta formação prepara o aluno para atuar como Analista de Dados utilizando o Excel como principal ferramenta. O curso aborda desde a preparação e organização de dados até análise avançada, visualização, automação e boas práticas corporativas, focando em tomada de decisão baseada em dados.

Objetivo

Após realizar este curso, você será capaz de:

• Preparar e organizar dados para análise
• Utilizar funções avançadas do Excel para análise de dados
• Criar análises dinâmicas e automatizadas
• Desenvolver dashboards e relatórios analíticos
• Aplicar boas práticas de análise de dados
• Atuar profissionalmente como Analista de Dados com Excel

Publico Alvo

• Pessoas que desejam atuar como Analista de Dados
• Usuários intermediários de Excel
• Estudantes de dados, administração, TI e áreas correlatas
• Profissionais administrativos que trabalham com dados
• Analistas em início de carreira

Pre-Requisitos

• Conhecimento básico a intermediário de Excel
• Noções básicas de lógica e análise de dados

Conteúdo Programatico

Module 1 – Excel for Data Analysis Overview

1. Role of Excel in Data Analysis
2. Analyst Mindset
3. Business Questions and Data
4. Corporate Analysis Standards

Module 2 – Data Preparation and Cleaning

1. Data Types and Formats
2. Removing Duplicates
3. Handling Missing Data
4. Data Consistency

Module 3 – Data Organization and Structuring

1. Excel Tables
2. Structured References
3. Data Modeling Basics
4. Best Practices

Module 4 – Essential Functions for Analysts

1. Logical Functions
2. Text Functions
3. Date and Time Functions
4. Error Handling

Module 5 – Lookup and Reference Functions

1. XLOOKUP
2. INDEX and MATCH
3. Advanced Lookup Scenarios
4. Performance Considerations

Module 6 – Dynamic Array Functions

1. FILTER
2. UNIQUE
3. SORT and SORTBY
4. Combining Dynamic Functions

Module 7 – Exploratory Data Analysis

1. Filters and Advanced Filters
2. Conditional Formatting for Analysis
3. Summary Metrics
4. Pattern Identification

Module 8 – PivotTables for Data Analysis

1. PivotTables Fundamentals
2. Calculated Fields
3. Grouping Data
4. Analytical Use Cases

Module 9 – Data Visualization for Analysts

1. Charts for Analysis
2. Dynamic Charts
3. Dashboard Design Principles
4. Data Storytelling

Module 10 – Automation for Data Analysis

1. Reducing Manual Tasks
2. Introduction to Macros
3. Automating Analysis Steps
4. Productivity Optimization

Module 11 – Performance and Large Datasets

1. Optimizing Formulas
2. Handling Large Volumes of Data
3. Avoiding Volatile Functions
4. Best Practices

Module 12 – Business Analysis Scenarios

1. Sales Analysis
2. Financial Indicators
3. Operational Metrics
4. HR Analytics

Module 13 – Data Quality and Governance

1. Data Validation Rules
2. Error Prevention
3. Documentation
4. Corporate Standards

Module 14 – Final Data Analysis Project

1. Business Problem Definition
2. Data Preparation
3. Analytical Solution Development
4. Presentation of Insights