Análise de Dados Avançada com Power BI e Linguagem R/Python

Análise de Dados Avançada com Power BI e Linguagem R/Python

Carga horária: 32h

Pré-requisitos mínimos

• Domínio intermediário de Power BI: conhecimento prévio na criação de relatórios básicos, relacionamentos simples entre tabelas e uso inicial de fórmulas DAX (como SUM, AVERAGE, RELATED).
• Lógica de programação elementar: noções básicas de estruturas de dados (o que é uma variável ou uma tabela), sem exigir experiência avançada em Python ou R.

Ementa detalhada

Módulo 1: Modelagem Avançada e DAX no Power BI

• Modelagem de dados profissional: relacionamentos complexos, tabelas fatos e dimensões (Star Schema) e boas práticas de performance para grandes volumes de dados.
• Funções DAX avançadas: inteligência de tempo (Time Intelligence), filtros complexos com CALCULATE, variáveis e otimização de medidas.
• Contextos de avaliação: contextos de linha e de filtro para evitar erros em cálculos corporativos.

Módulo 2: Integração com Python no Power Query e Dashboards

• Extração e tratamento (ETL) com Python: scripts Python dentro do Power Query para conexão com fontes de dados complexas e raspagem de dados web (Web Scraping).
• Manipulação com Pandas: limpeza de dados, tratamento de valores nulos e pivotação avançada diretamente no fluxo do Power BI.
• Visualização customizada: gráficos estatísticos avançados (mapas de calor, boxplots e correlações) com Matplotlib e Seaborn.

Módulo 3: Inteligência Estatística e Análise Preditiva com Linguagem R

• Análise exploratória automatizada: scripts em R para identificar padrões ocultos e outliers nos dados da empresa.
• Modelos preditivos no Power BI: aplicação prática de algoritmos simples de machine learning (regressão linear para previsão de vendas, clusterização de clientes) diretamente nos relatórios.

Módulo 4: Governança, Distribuição e Performance

• Power BI Service avançado: gateways de atualização automática de dados, gerenciamento de permissões e segurança em nível de linha (RLS - Row-Level Security).
• Otimização de painéis: diagnóstico de performance de relatórios lentos e boas práticas para entrega executiva (storytelling de dados).

A quem se destina

Profissionais que já utilizam ferramentas de BI no dia a dia e precisam ir além dos relatórios estáticos:

• Analistas de Business Intelligence (BI) e Analistas de Dados: que precisam usar código para tratar dados complexos ou gerar insights avançados.
• Especialistas em Finanças, Controladoria e FP&A: que lidam com previsões orçamentárias, cenários econômicos e metas que demandam modelagem estatística e inteligência de tempo.
• Gestores e analistas do setor público (GDF, Ministérios e Autarquias): responsáveis por consolidar indicadores de políticas públicas e criar painéis executivos seguros.
• Cientistas de dados iniciantes: que conhecem Python/R e buscam integrar seus modelos diretamente ao Power BI.