Análise de Dados
por João Vitor
1. ferramentas
1.1. Python: Linguagem de programação popular para análise de dados, com bibliotecas como Pandas, NumPy e Matplotlib.
1.2. R: Linguagem de programação estatística e gráfica, com bibliotecas como dplyr e ggplot2.
1.3. Tableau: Ferramenta de visualização de dados para criar dashboards e relatórios interativos.
1.4. Excel: Ferramenta de planilha eletrônica com recursos de análise de dados, como fórmulas e gráficos.
1.5. SQL: Linguagem de consulta para gerenciar e analisar dados em bancos de dados relacionais.
2. principais conceitos
2.1. Principais Conceitos:
2.2. Dados: Conjunto de informações coletadas e armazenadas em uma forma estruturada ou não estruturada.
2.3. Análise de Dados: Processo de extrair insights e conhecimentos valiosos a partir dos dados, utilizando técnicas e ferramentas estatísticas e computacionais.
2.4. Mineração de Dados: Técnica de análise de dados que busca descobrir padrões, relações e tendências ocultas nos dados.
2.5. Visualização de Dados: Representação gráfica de dados para facilitar a compreensão e a interpretação dos resultados.
3. processos envolvidos nesta área
3.1. Coleta de Dados: Coletar dados de fontes variadas, como bancos de dados, APIs, arquivos CSV, etc.
3.2. Limpeza e Preparação de Dados: Tratar e limpar os dados para remover erros e inconsistências.
3.3. Análise Exploratória de Dados: Explorar os dados para entender suas características e padrões.
3.4. Modelagem de Dados: Criar modelos estatísticos ou de machine learning para analisar e prever resultados.
3.5. Interpretação e Comunicação de Resultados: Interpretar os resultados e comunicá-los de forma clara e eficaz para stakeholders.
3.6. Implementação e Monitoramento: Implementar as soluções baseadas nos resultados da análise de dados e monitorar seu desempenho.
4. mais pesquisas
4.1. playlist no youtube sobre o tema:
4.1.1. https://www.youtube.com/watch?v=kCMaqla6Grs&list=PLpdAy0tYrnKx9CtTmgSdzHz9YQ-C5ZNI9