Objetivos

Torná-lo capaz de construir e analisar aplicações com a SOMMA voltadas para a análise de dados, incluindo parte do fluxo do ETL (extração, transformação e carga de dados), preparação de dados, análise descritiva e visualização.

   Público alvo

Programa desenvolvido para profissionais com diferentes perfis e áreas, com nível educacional médio ou superior, que adota conceitos básicos de matemática e estatística abordados em cursos de nível médio. A SOMMA é útil para profissionais que precisam extrair insights a partir de dados visando uma tomada de decisão mais rápida e assertiva.

 Conteúdo e Carga Horária

Dentro do fluxo do processo analítico há diversas atividades e três delas são muito importantes para os analistas:

1. ETL (extração, transformação e carga de dados): etapa do processo que visa capturar e/ou carregar dados em um sistema ou plataforma, preparar os dados para serem efetivamente utilizados e carregá-los em uma aplicação ou outro sistema;
2. Análise descritiva: nessa etapa informações gerais sobre as bases de dados são extraídas, como análises de correlação entre variáveis, e cálculo das medidas de centralidade, dispersão e forma;
3. Visualização: essa etapa é muito importante para que o analista tenha uma representação visual das variáveis e de suas relações. Gráficos de linha, barras, dispersão, setores e do tipo caixa são muito comuns em dashboards analíticos que ajudam a operação e a gestão nos principais processos de tomada de decisão.

Em um total de cinco aulas (2h de treinamento), este programa de capacitação explora os seguintes aspectos da SOMMA:

1. Visão Geral da SOMMA
   • Terminologia
   • Estrutura de menus
   • O Canvas de aplicações analíticas
   • Aplicações baseadas em fluxo
2. Entrada de Dados
   • Importando objetos de dados (XLSX, CSV, TXT e outros)
   • Acesso a bancos de dados
   • Acesso ao Big Query
3. Operações com bases de dados
   • Join
   • Ordenação
   • União de variáveis (atributos)
   • Remoção de variáveis
   • Seleção de variáveis
   • Cópia de variáveis
   • Inclusão de variáveis
   • Renomeando variáveis
   • Concatenando variáveis
   • Aplicação de filtros
   • Amostragem
   • Uso de Queries SQL
4. Transformação de dados
   • Substituição de variáveis
   • Imputação de valores ausentes
   • Conversão numérica
   • Normalização de variáveis
5. Visualização de Dados
   • Imprimindo dados na tela
   • Plotando gráficos
   • Gráfico de geolocalização
6. Análises Descritivas
   • Correlação
   • Medidas resumo
   • Criação de fórmulas matemáticas
7. Saída de Dados
   • Exportando objetos de dados (XLSX, CSV, TXT e outros)