Visão Geral

Este Curso Yield Analytics BigQuery + Sheets, oferece uma abordagem prática para profissionais que desejam analisar grandes volumes de dados utilizando Google BigQuery e integrar resultados diretamente no Google Sheets para criação de dashboards e relatórios dinâmicos. Os alunos aprenderão técnicas de manipulação de dados, modelagem, otimização de consultas e visualização, com foco em analytics de desempenho e produtividade.

Objetivo

Após concluir este Curso Yield Analytics BigQuery + Sheets, você será capaz de:

• Conectar e consultar grandes conjuntos de dados no Google BigQuery
• Transformar e preparar dados para análises de performance (Yield Analytics)
• Criar relatórios e dashboards dinâmicos no Google Sheets
• Automatizar atualizações de dados entre BigQuery e Sheets
• Otimizar consultas e melhorar a performance de análise

Publico Alvo

• Analistas de dados, cientistas de dados e profissionais de BI
• Profissionais de marketing, vendas e operações que trabalham com métricas de performance
• Engenheiros de dados e gestores que desejam integrar dados massivos em relatórios acessíveis

Pre-Requisitos

• Conhecimentos básicos de SQL
• Noções de planilhas (Google Sheets ou Excel)
• Familiaridade com conceitos de dados e métricas de performance

Materiais

Conteúdo Programatico

Introdução ao Yield Analytics

1. Conceito de Yield e métricas de produtividade
2. Exemplos de aplicação em diferentes setores

Google BigQuery Essentials

1. Estrutura e arquitetura do BigQuery
2. Importação e gerenciamento de datasets
3. Consultas básicas e avançadas com SQL

Preparação e Transformação de Dados

1. Limpeza e padronização de dados
2. Criação de tabelas temporárias e views
3. Joins, agregações e funções analíticas

Integração com Google Sheets

1. Conectando BigQuery ao Google Sheets
2. Importando resultados de queries em tempo real
3. Uso de funções do Sheets para dashboards dinâmicos

Análise de Yield e Performance

1. Construção de métricas de produtividade
2. Identificação de tendências e outliers
3. Criação de indicadores-chave (KPIs)

Automação e Otimização

1. Atualização automática de relatórios
2. Agendamento de consultas e triggers
3. Boas práticas de performance e custo no BigQuery

Projeto Prático Final

1. Desenvolvimento de um dashboard completo de Yield Analytics
2. Apresentação de insights e recomendações