Name: Curso Dashboard com Power BI: visualizando dados
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visualizando dados

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Pessoas nesse curso

9.4

Avaliação média

Certificado

De participação

O que você aprenderá_

Identifique gráficos apropriados para as necessidades específicas
Construa gráficos dentro do Power BI
Compreenda as possibilidades de como importar visuais externos
Aplique conceitos de data visualization para comunicar informações de forma eficaz
Compreenda como trabalhar com séries temporais
Elabore mapas com os conceitos de latitude e longitude
Sintetize todos os visuais em um relatório no Power Bi com navegação entre páginas

Público alvo_

Pessoas com interesse em aumentar suas habilidades com Power BI, analistas de BI e interessadas em visualização de dados.

Ana Duarte

Sou bacharela em Estatística e atualmente curso Ciência da Computação. Já atuei como cientista de dados no ramo educacional e financeiro e hoje sou instrutora na Escola de Dados da Alura e voluntária na equipe de projetos do grupo Data Girls. Sou apaixonada por transformar dados em informação inteligente usando a ciência de dados em diversos tipos de aplicação. Fora isso, sempre estou acompanhando alguma série e procurando novas rotas para andar de bike.

Curso atualizado em 19/01/2024

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Ementa

Resumindo dados
- Buscante
- Visual de cartão
- Formatando cartão
- Análise de profissões
Visualizando metas e segmentando de dados
- Metas de vendas
- Visual de indicador
- Segmentação de dados
Construindo tabelas
- Utilizando tabelas
- Tabela x Matriz
- Tabela de calor
Compreendendo séries temporais
- O que são séries temporais
- Gráficos de linha
- Aprofundando a análise
Vendo categorias e localização
- Comparando categorias
- Visuais de mapa
- Latitude e longitude
Construindo o dashboard
- E-commerce
- Acompanhamento das vendas
- Perfil do cliente

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Escola

Data Science

Trabalhe com dados. Aprofunde seu conhecimento nas principais ferramentas de uma pessoa data scientist. Descubra as diferentes possibilidades de análise de dados, do Excel ao Python, e mergulhe em frameworks e bibliotecas, como Pandas, Scikit-Learn e Seaborn.

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