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Análise de Dados e KPIs com Inteligência Artificial
Capacite-se a integrar IA e cultura de dados na gestão de KPIs, otimizando resultados e decisões estratégicas. Com aulas práticas, aprenda desde fundamentos de dados e KPIs até técnicas avançadas de análise e modelagem com Python.
40 horas
Online
7 dias de garantia
Veja o que você vai aprender neste curso
Aprenda a integrar práticas de IA na gestão de KPIs e melhore sua tomada de decisão
01Cultura de Dados e Inteligência Artificial
Cultura de Dados e Inteligência Artificial
Compreender a importância da cultura de dados nas organizações e adquirir habilidades práticas para coletar, processar e analisar dados utilizando técnicas de inteligência artificial.
Capítulo 1 - Fundamentos de dados
Capítulo 2 - Coleta e Processamento de dados
Capítulo 3 - Algoritmos de IA e análise de dados
02KPI’s e Monitoramento de Resultados
KPI’s e Monitoramento de Resultados
Desenvolver a capacidade de definir, monitorar e analisar KPIs, utilizando ferramentas de inteligência artificial para otimizar resultados e obter insights em tempo real.
Capítulo 1 - Introdução ao KPI
Capítulo 2 - KPI na prática
Capítulo 3 - KPI's na era da Inteligência Artificial
03Tech Decision: Tomada de Decisão com Inteligência Artificial
Tech Decision: Tomada de Decisão com Inteligência Artificial
Equipar os gestores com métodos tradicionais e modernos de tomada de decisões, integrando análises quantitativas e qualitativas, avaliação de riscos e modelos preditivos baseados em IA.
Capítulo 1 - Fundamentos da tomada de decisão
Capítulo 2 - Práticas para tomada de decisão com IA
Capítulo 3 - Tendências, desafios & mindset da tomada de decisão
04Python e outras ferramentas
Python e outras ferramentas
Conheça Python e outras ferramentas de modelagem financeira para analisar dados, criar modelos preditivos e tomar decisões financeiras informadas. Compreenda técnicas essenciais e o diferencial do uso dessas ferramentas para a construção de modelos financeiros avançados, que contribuem e para uma gestão eficiente na análise, reporte de resultados, mapeamento de riscos e oportunidades.
Capítulo 1 - Fundamentos do Python
Capítulo 2 - Bibliotecas essenciais: NumPy e Pandas
Capítulo 3 - Matplotlib e Seaborn
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