Analise as vantagens da aplicação de técnicas de análise de dados em cada departamento da empresa” 

Este Curso de especialização tem como objetivo capacitar engenheiros informáticos na análise de cada departamento para identificar as necessidades e as aplicações mais importantes em cada um. Desta forma, serão gerados conhecimentos especializados para a escolha de uma metodologia adequada. Isto é essencial tendo em conta a enorme quantidade de dados que são gerados diariamente nas empresas. 

Tendo em conta o que precede, torna-se essencial dispor de profissionais que conheçam os problemas atuais e estudem soluções viáveis. Por este motivo, existem várias técnicas e ferramentas informáticas que permitem analisar e interpretar os dados de uma forma muito mais eficiente. Com estas ferramentas, as empresas, os analistas e os cientistas podem compreendê-los e interpretá-los corretamente. 

Em cada módulo deste Curso de especialização, serão revistos os aspetos fundamentais que um engenheiro informático interessado neste campo deve conhecer, o que lhe permitirá desenvolver as bases teóricas para realizar as representações gráficas mais adequadas para a aplicação de técnicas da ciência dos dados. Serão também explorados modelos que são mais versáteis e adaptáveis para análise de séries temporais, tais como modelos associados a séries económicas. 

Todo o conteúdo está disponível numa modalidade 100% online que permite ao aluno estudar confortavelmente, onde e quando bem entender. Apenas precisa de um dispositivo com acesso à Internet para levar a sua carreira profissional mais além. Uma modalidade de acordo com a atualidade, com todas as garantias para posicionar o engenheiro num setor muito procurado.  

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Este Curso de especialização em Análise de Dados Empresariais conta com o conteúdo educativo mais completo e atual do mercado. As suas principais caraterísticas são:

• O desenvolvimento de casos práticos apresentados por especialistas em engenharia centrada na análise de dados 
• O conteúdo gráfico, esquemático e eminentemente prático do livro fornece informações científicas e práticas sobre as disciplinas que são essenciais para a prática profissional  
• Os exercícios práticos em que o processo de autoavaliação pode ser utilizado para melhorar a aprendizagem  
• A sua ênfase especial em metodologias inovadoras   
• As lições teóricas, perguntas a especialistas, fóruns de discussão sobre questões controversas e atividades de reflexão individual  
• A disponibilidade de acesso aos conteúdos a partir de qualquer dispositivo fixo ou portátil com ligação à Internet 

Transforme este Curso de especialização na oportunidade perfeita para desenvolver a formulação e as propriedades básicas dos modelos univariados de séries temporais” 

O corpo docente do Curso de especialização inclui profissionais do setor que trazem a sua experiência profissional para esta especialização, para além de especialistas reconhecidos de sociedades de referência e universidades de prestígio.   

Os seus conteúdos multimédia, desenvolvidos com a mais recente tecnologia educativa, permitirão ao profissional uma aprendizagem situada e contextual, ou seja, um ambiente simulado que proporcionará uma capacitação imersiva programada para praticar em situações reais.   

A estrutura desta especialização centra-se na Aprendizagem Baseada em Problemas, na qual o profissional deve tentar resolver as diferentes situações de prática profissional que surgem durante o Curso de especialização. Para tal, contará com a ajuda de um sistema inovador de vídeo interativo desenvolvido por especialistas reconhecidos. 

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O conteúdo deste Curso de especialização foi desenvolvido de acordo com os requisitos e recomendações do corpo docente, de modo a que cada módulo ofereça uma visão ampla e detalhada da análise espectral de séries temporais univariadas, bem como os aspetos fundamentais relacionados com a inferência baseada em periodogramas e na sua interpretação. É também notável por permitir o desenvolvimento de competências analíticas que permitirão uma tomada de decisões coerente num ambiente de trabalho competitivo.   

Estime a probabilidade e a tendência de uma série temporal para um horizonte temporal estabelecido e torne-se num agente diferenciador na sua empresa” 

Módulo 1. Análise de dados na organização empresarial        

1.1.  Análise de negócio 

1.1.1. Análise de negócio
1.1.2. Estrutura do dado
1.1.3. Fases e elementos 

1.2.  Análise de dados na empresa

1.2.1. Painel de controlo e KPI´s por departamentos 
1.2.2. Relatórios operacionais, táticos e estratégicos
1.2.3. Análise de dados aplicada a cada departamento

1.2.3.1. Marketing e comunicação
1.2.3.2. Comercial
1.2.3.3. Serviço ao cliente
1.2.3.4. Compras 
1.2.3.5. Administração
1.2.3.6. RH
1.2.3.7. Produção
1.2.3.8. IT

1.3. Marketing e comunicação

1.3.1. KPI´s a medir, aplicações e benefícios
1.3.2. Sistemas de Marketing e Data Warehouse
1.3.3. Implementação de uma estrutura analítica de dados em Marketing
1.3.4. Plano de Marketing e comunicação 
1.3.5. Estratégia, previsão e gestão de campanhas

1.4. Comercial e vendas 

1.4.1. Contribuições da análise de dados na área comercial 
1.4.2. Necessidades do departamento de Vendas
1.4.3. Estudos de mercado 

1.5. Serviço ao cliente 

1.5.1. Fidelização 
1.5.2. Qualidade pessoal e inteligência emocional 
1.5.3. Satisfação do cliente

1.6. Compras  

1.6.1. Análise de dados para estudos de mercado
1.6.2. Análise de dados para estudos de Competência
1.6.3. Outras aplicações

1.7. Administração  

1.7.1. Necessidades no departamento de Administração
1.7.2. Data Warehouse e análise de risco financeiro 
1.7.3. Data Warehouse e análise de risco de crédito

1.8. Recursos humanos

1.8.1. RH e os benefícios da análise de dados
1.8.2. Ferramentas analíticas de dados no departamento de RH
1.8.3. Aplicação analíticas de dados no departamento de RH

1.9. Produção  

1.9.1. Análise de dados num departamento de produção
1.9.2. Aplicações
1.9.3. Benefícios 

1.10. IT 

1.10.1. Departamento de IT
1.10.2. Análise de dados e transformação digital  
1.10.3. Inovação e produtividade

Módulo 2. Representação gráfica para análise de dados        

2.1. Análise exploratória 

2.1.1. Representação para análise de informação
2.1.2. O valor da representação gráfica
2.1.3. Novos paradigmas da representação gráfica

2.2. Otimização para a ciência dos dados 

2.2.1. A Gama cromática e o design
2.2.2. A Gestalt na representação gráfica
2.2.3. Erros a evitar e conselhos  

2.3. Fontes de dados básicos

2.3.1. Para representação de qualidade
2.3.2. Para representação de quantidade
2.3.3. Para representação de Tempo

2.4. Fontes de dados complexas

2.4.1. Ficheiros, listas e bases de dados 
2.4.2. Dados abertos
2.4.3. Dados de geração contínua

2.5. Tipos de gráficos 

2.5.1. Representações básicas
2.5.2. Representação de blocos 
2.5.3. Representação para análise de dispersão
2.5.4. Representações circulares
2.5.5. Representações de balões
2.5.6. Representações geográficas 

2.6. Tipos de visualização

2.6.1. Comparativo e relacional
2.6.2. Distribuição
2.6.3. Hierarquia

2.7. Conceção de relatórios com representação gráfica 

2.7.1. Aplicação de gráficos em relatórios de Marketing
2.7.2. Aplicação de gráficos em painéis de controlo e KPI´s
2.7.3. Aplicação de gráficos em planos estratégicos
2.7.4. Outras utilizações, saúde, negócio 

2.8. Narração gráfica

2.8.1. A narração gráfica
2.8.2. Evolução 
2.8.3. Utilidade

2.9. Ferramentas orientadas para a visualização 

2.9.1. Ferramentas avançadas
2.9.2. Software online
2.9.3. Open Source

2.10. Novas tecnologias na visualização de dados 

2.10.1. Sistemas para a virtualização da realidade
2.10.2. Sistemas para aumento e melhoria da realidade
2.10.3. Sistemas inteligentes

Módulo 3. Previsibilidade e análise de fenómenos estocásticos

3.1. Séries de tempo

3.1.1. Séries de tempo  
3.1.2. Utilidade e aplicabilidade
3.1.3. Casuística relacionada

3.2. A Série temporal

3.2.1. Tendência sazonalidade de ST
3.2.2. Variações típicas
3.2.3. Análise de resíduos

3.3. Tipologias

3.3.1. Estacionárias
3.3.2. Não estacionárias
3.3.3. Transformações e ajustes

3.4. Esquemas para séries temporais 

3.4.1. Esquema (modelo) aditivo
3.4.2. Esquema (modelo) multiplicativo
3.4.3. Procedimentos para determinar o tipo de modelo

3.5. Métodos básicos de forecast

3.5.1. Media
3.5.2. Naïve
3.5.3. Naïve sazonal
3.5.4. Comparação de métodos

3.6. Análise de resíduos 

3.6.1. Autocorrelação
3.6.2. ACF de resíduos
3.6.3. Teste de correlação

3.7. Regressão no contexto das séries temporais 

3.7.1. ANOVA
3.7.2. Fundamentos
3.7.3. Aplicação prática 

3.8. Modelos preditivos de séries temporais

3.8.1. ARIMA
3.8.2. Suavização exponencial 

3.9. Manipulação e Análise de Séries Temporais com R

3.9.1. Preparação de dados
3.9.2. Identificação de padrões
3.9.3. Análise do modelo
3.9.4. Predição

3.10. Análise gráfica combinada com R 

3.10.1. Situações comuns
3.10.2. Aplicação prática para a resolução de problemas simples 
3.10.3. Aplicação prática para a resolução de problemas avançados  

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