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Curso

Dashboard com Power BI:

visualizando dados

Quero estudar na alura

8h

Para conclusão

19520

Pessoas nesse curso

9.4

Avaliação média

Certificado

De participação

Introdução_

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

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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

Ementa

  1. Resumindo dados

    • Buscante
    • Visual de cartão
    • Formatando cartão
    • Análise de profissões
  2. Visualizando metas e segmentando de dados

    • Metas de vendas
    • Visual de indicador
    • Segmentação de dados
  3. Construindo tabelas

    • Utilizando tabelas
    • Tabela x Matriz
    • Tabela de calor
  4. Compreendendo séries temporais

    • O que são séries temporais
    • Gráficos de linha
    • Aprofundando a análise
  5. Vendo categorias e localização

    • Comparando categorias
    • Visuais de mapa
    • Latitude e longitude
  6. Construindo o dashboard

    • E-commerce
    • Acompanhamento das vendas
    • Perfil do cliente

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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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