Visão Geral

Este Cuso Data Mining Predictive Analytics with Microsoft SQL Server Analysis Services and Excel Using PowerPivot and the Data Mining Add-ins, ensina como aplicar técnicas de mineração de dados preditiva utilizando o Microsoft SQL Server Analysis Services (SSAS), o Microsoft Excel com PowerPivot, e os suplementos de Mineração de Dados (Data Mining Add-ins). Os participantes aprenderão a explorar dados, construir modelos preditivos, interpretar resultados e aplicar esses modelos na tomada de decisão empresarial.

Objetivo

Após realizar este curso Data Mining: Predictive Analytics with Microsoft SQL Server Analysis Services and Excel Using PowerPivot and the Data Mining Add-ins, você será capaz de:

• Entender os fundamentos da mineração de dados e análises preditivas
• Criar e treinar modelos de mineração de dados usando o SQL Server Analysis Services
• Usar PowerPivot e os suplementos de Data Mining no Excel para análise interativa
• Aplicar modelos preditivos em cenários reais de negócios
• Interpretar resultados de modelos para apoiar decisões

Publico Alvo

• Analistas de dados
• Cientistas de dados iniciantes
• Profissionais de BI (Business Intelligence)
• Desenvolvedores que trabalham com SQL Server e Excel
• Tomadores de decisão que desejam aplicar análises preditivas

Pre-Requisitos

• Conhecimentos básicos de Microsoft Excel
• Conhecimento básico de SQL
• Noções de estatística ou análise de dados
• Familiaridade com o ambiente Microsoft BI (desejável)

Materiais

Conteúdo Programatico

Módulo 1: Introdução à Mineração de Dados

1. Fundamentos da mineração de dados
2. Ciclo de vida do processo de mineração de dados (CRISP-DM)
3. Visão geral de técnicas preditivas
4. Aplicações práticas em negócios

Módulo 2: Introdução ao SQL Server Analysis Services (SSAS)

1. Componentes do SSAS (OLAP vs Data Mining)
2. Instalação e configuração básica
3. Introdução ao SQL Server Data Tools (SSDT)

Módulo 3: Criação de Modelos Preditivos no SSAS

1. Entendimento de estruturas e modelos de mineração de dados
2. Modelagem com Decision Trees, Naive Bayes e Clustering
3. Criação de estrutura de mineração de dados
4. Importação de dados e preparação

Módulo 4: Avaliação e Validação de Modelos

1. Técnicas de validação cruzada
2. Avaliação de precisão preditiva
3. Interpretação de gráficos de ganho, lift e matriz de confusão

Módulo 5: Integração com Microsoft Excel

1. Instalação dos suplementos de Data Mining para Excel
2. Navegação e exploração de dados com Excel
3. Criação de modelos no Excel
4. Visualização e interpretação de resultados

Módulo 6: Usando PowerPivot para Análise Avançada

1. Importação de dados com PowerPivot
2. Criação de modelos de dados integrados
3. Uso de fórmulas DAX para cálculos avançados
4. Integração de modelos com visualizações dinâmicas

Módulo 7: Previsão com Time Series e Regressão

1. Modelos de séries temporais (Time Series)
2. Previsões e análises de tendências
3. Modelos de regressão linear e logística
4. Aplicações práticas com os suplementos do Excel

Módulo 8: Automatização e Deployment de Modelos

1. Consultas DMX para execução de modelos
2. Publicação de modelos no SQL Server
3. Criação de relatórios dinâmicos com resultados preditivos
4. Integração com aplicações externas

Módulo 9: Estudos de Caso e Projeto Prático

1. Aplicação dos conceitos em estudos de caso reais
2. Desenvolvimento de um projeto de mineração de dados do início ao fim
3. Apresentação dos modelos e resultados