Resultados para "análise de dados"

Introduzindo o GIS na Monitoria e Avaliação

Geoprocessamento de Dados para Projetos

Mapeamento de Indicadores e Áreas de Impacto

Análise espacial e criação de mapas temáticos profissionais

Introducao ao power BI

Tratamento e Limpeza de dados no Power Query (ETL)

DAX

Analise de Dados no Power Query e no Power BI

Construção de Graficos e Visualizacoes no Power BI

DAshboard UAU

✅ Limpeza e tratamento profissional de dados no Excel

✅ Análise de dados com fórmulas e tabelas dinâmicas

✅ Gráficos e infográficos criativos que contam histórias

✅ Construção de dashboards profissionais e impactantes

✅ Desafios UAU : Desenvolvimento de Projetos UAU, Premiação dos 3 melhores dashboards dos formandos e Reconhecimento público e feedback profissional

⚠️ Não é teoria. Não é aula chata. É mão na massa.

Windows 10 – Uso avançado

Personalizar o sistema, organizar arquivos e pastas e otimizar desempenho.

Navegar eficientemente pelo Explorador de Arquivos, Atalhos e Barra de Tarefas.

Criar, mover, renomear e gerir documentos com precisão.

Digitação e produtividade

Usar corretamente o teclado e o teclado numérico.

Introdução ao Excel: Interface, formatação, atalhos, tipos de dados e gestão de planilhas.

Fórmulas e Funções: Soma, Média, SE, PROCV, CONT.SE, SOMASES e outras essenciais.

Gestão e Limpeza de Dados: Filtros, ordenações, referências, e validação de dados.

Visualização Profissional: Gráficos, formatação condicional e relatórios automatizados.

Tabelas Dinâmicas: Criação de resumos inteligentes e dashboards simples.

Produtividade e Truques Práticos: Técnicas para ganhar tempo e reduzir erros.

Módulo 1: KoboToolbox Master – Do Zero ao Especialista

Módulo 2: Excel Profissional para M&E e Mercado de Trabalho

Módulo 3: Planificacao, Gestão e Análise de Dados

Módulo 4: Dashboards com Efeito “UAU”

Módulo 5: Construção de Indicadores – Do Básico ao Expert

Módulo 6: Instalação do Sistema completo de MEAL

Ao longo do curso Excel para o Mercado de Trabalho, vais aprender a usar o Excel como uma ferramenta completa para produtividade, análise e tomada de decisão.

📊 Fundamentos sólidos

Interface, atalhos e boas práticas de organização.

Estruturação de bases de dados e formatação profissional.

Fórmulas essenciais (SOMA, MÉDIA, SE, PROCV, CONT.SE, etc.) com aplicação real.

⚙️ Análise e automação

Compreender os princípios do Business Intelligence (BI) e o papel do Power BI na tomada de decisões.

Navegar na interface do Power BI e conhecer as suas principais ferramentas e funcionalidades.

Importar e conectar diferentes fontes de dados (Excel, CSV, Web, Google Sheets, etc.).

Utilizar o Power Query para limpar, padronizar e transformar dados.

Criar gráficos, tabelas e relatórios dinâmicos que comunicam informação com clareza.

Publicar e partilhar relatórios básicos com a tua equipa ou organização.

Storytelling com dados: técnicas para transformar relatórios em narrativas visuais e envolventes.

Design e Prototipagem com Figma: desenhar layouts de dashboards centrados no utilizador.

Automação de relatórios: configurar atualizações automáticas e envio agendado de dashboards.

Power BI Service: gestão de workspaces, permissões e partilhas seguras.

Integração de plataformas: combinar Power BI com Excel, APIs e Cloud Services.

Aplicação estratégica do BI: construir dashboards para decisões empresariais, sociais ou humanitárias.

Modelar dados de forma profissional, criando relações entre tabelas factos e dimensões.

Utilizar DAX (Data Analysis Expressions) para criar medidas, colunas calculadas e indicadores estratégicos (KPIs).

Implementar cálculos dinâmicos com funções como CALCULATE, FILTER, SUMX e RELATED.

Aplicar boas práticas de visualização, escolhendo gráficos e componentes adequados ao tipo de informação.

Criar dashboards dinâmicos e interativos com filtros, segmentações e hierarquias.

Publicar relatórios no Power BI Service, controlando acesso e partilha de informação.

• Como identificar o tipo de variável e o teste certo para comparar dois grupos;

• Como aplicar testes paramétricos (como o teste t de Student) e não paramétricos (como Mann-Whitney e Wilcoxon);

• Como analisar associações entre variáveis categóricas usando o teste Qui-quadrado;

• E, por fim, como apresentar os resultados de forma simples, visual e convincente.

• Como preparar e organizar bases de dados no SPSS;

• A usar técnicas de estatística descritiva e inferencial para explorar e comparar grupos;

• A aplicar análises mais avançadas, como correlação, testes de hipóteses e muito mais;

• E, o mais importante: como interpretar e comunicar resultados de forma útil para a tomada de decisão.