Programa: Curso de Análise de Dados com Python (PCED™)
No atual mercado competitivo e focado na transformação digital, os dados consolidaram-se como o ativo mais valioso das organizações. Contudo, o verdadeiro valor não reside apenas na posse desses dados, mas na competência técnica para os interpretar, extrair insights acionáveis e comunicar soluções que orientem a estratégia de negócio.
Este curso foi desenhado especificamente para quem deseja iniciar-se no universo da Análise de Dados, mesmo sem experiência prévia em programação. Através de uma abordagem prática e progressiva, o programa permite que os participantes dominem o ciclo de vida dos dados, automatizem tarefas complexas e manipulem grandes conjuntos de informação utilizando o Python, a linguagem de eleição na indústria atual.
Conteúdo do Programa Curso Curso de Análise de Dados com Python (PCED™)
O curso de 65 horas oferece uma formação robusta que combina sessões síncronas live online e conteúdos assíncronos, culminando na preparação para a certificação oficial PCED do Python Institute. Ao longo da formação, os alunos evoluem desde a compreensão dos conceitos fundamentais de tipologias de dados até à execução de uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa, garantindo o rigor necessário para tratar e higienizar bases de dados brutas.
Além da componente técnica, o programa dedica um foco especial à comunicação e ética, abordando a conformidade com o RGPD e as técnicas de Data Storytelling para a apresentação de relatórios visuais de alto impacto. O objetivo final é dotar o profissional de uma vantagem competitiva clara, transformando-o num analista capaz de traduzir números em decisões estratégicas para qualquer comissão executiva ou equipa de trabalho.
- Módulo 1 – Introdução aos Conceitos e Fluxo de Trabalho de Dados: Apresenta o ciclo de vida dos dados, a distinção entre Data Analysis, Analytics e Science, e as considerações éticas e legais (RGPD).
- Módulo 2 – Fundamentos de Python Aplicados à Análise de Dados: Foca na sintaxe, estruturas condicionais e de repetição, manipulação de coleções (listas, dicionários, tuplos) e tratamento de erros.
- Módulo 3 – Aquisição, Limpeza e Pré-processamento de Dados: Ensina a manipular ficheiros CSV, tratar valores omissos (missing values) e eliminar registos duplicados ou inconsistentes.
- Módulo 4 – Análise de Dados e Técnicas Exploratórias: Explora a biblioteca NumPy, estatística descritiva (média, mediana, desvio-padrão) e a execução de análises para detetar padrões e anomalias (outliers).
- Módulo 5 – Comunicação de Insights, Relatórios e Preparação para Exame: Centra-se no Data Storytelling e na preparação específica para o exame PCED™, com resolução comentada de questões-tipo.
