Visão Geral

O curso Projeções e Análise Preditiva foi desenvolvido para capacitar profissionais a compreender, construir e aplicar modelos de previsão com base em dados históricos, utilizando técnicas estatísticas e ferramentas modernas de análise. Os participantes aprenderão como extrair insights significativos, identificar tendências e antecipar comportamentos futuros em diferentes contextos, como negócios, mercado financeiro, logística, saúde, entre outros.

Objetivo

Após realizar este curso Projeções e Análise Preditiva, você será capaz de:

• Compreender os princípios fundamentais da previsão e da modelagem preditiva;
• Utilizar técnicas estatísticas e algoritmos de machine learning para gerar projeções confiáveis;
• Trabalhar com ferramentas como Excel, Python e Power BI para realizar análises preditivas;
• Avaliar e validar a performance de modelos de previsão;
• Aplicar análises preditivas em problemas reais de negócios e planejamento.

Publico Alvo

• Analistas de dados e cientistas de dados iniciantes
• Profissionais de negócios, marketing, finanças e planejamento estratégico
• Estudantes e pesquisadores que atuam com dados quantitativos
• Gestores que desejam tomar decisões orientadas por dados e previsões

Pre-Requisitos

• Noções básicas de estatística descritiva
• Conhecimentos básicos em Excel ou outra ferramenta de análise de dados
• Desejável: conhecimento introdutório de Python ou Power BI

Materiais

Conteúdo Programatico

Módulo 1: Introdução à Projeção e Análise Preditiva

1. Conceitos e aplicações da análise preditiva
2. Diferenças entre análise descritiva, diagnóstica, preditiva e prescritiva
3. Casos de uso reais em diversos setores
4. O processo de modelagem preditiva: etapas e boas práticas

Módulo 2: Fundamentos Estatísticos para Projeções

1. Estatística descritiva aplicada
2. Distribuições de probabilidade
3. Correlação e regressão linear simples e múltipla
4. Séries temporais: tendências, ciclos e sazonalidades

Módulo 3: Técnicas de Projeção Estatística

1. Projeções com médias móveis
2. Suavização exponencial (simples, dupla e tripla)
3. Modelos ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average)
4. Métricas de erro: MAE, MAPE, RMSE

Módulo 4: Modelagem Preditiva com Machine Learning

1. Introdução ao machine learning supervisionado
2. Regressão linear e logística
3. Árvores de decisão e florestas aleatórias
4. Validação de modelos e overfitting
5. Interpretação de resultados

Módulo 5: Ferramentas para Projeções e Modelagem

1. Projeções e regressões no Excel
2. Power BI: criando relatórios e dashboards preditivos
3. Python para modelagem (pandas, numpy, scikit-learn, statsmodels)
4. Visualização e comunicação de resultados

Módulo 6: Estudos de Caso e Projetos Práticos

1. Previsão de vendas com dados históricos
2. Projeção de churn de clientes
3. Estudo de caso: análise preditiva para planejamento de demanda
4. Projeto final integrador: criação e apresentação de um modelo preditivo com base em um dataset real