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para Analista de dados
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Nesta formação, você constrói a trilha completa para se tornar um analista de dados apto a atuar em diferentes áreas de negócio — dos fundamentos e da lógica analítica até Excel, SQL, Python e Power BI, com uso crítico de IA generativa e a infraestrutura de dados que sustenta o BI corporativo.
Turbinado com IA
Formação completa em 23 meses
Estude no seu tempo, quando e onde quiser
Prática e mentoria
Atividades ao longo do curso e feedback individualizado do tutor
80% dos alunos
no Programa de Empregabilidade ingressaram no mercado de TI dentro de 6 meses
9 projetos
Para enriquecer seu portfólio profissional
*Porcentagem referente aos alunos que completaram todas as condições do Programa
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Altos salários e bônus anuais
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Trabalhe em qualquer lugar do mundo
Faça a diferença com análise de dados
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Vagas para analista de dados no LinkedIn Brasil
R$8.387/mês*
É o salário médio de um analista de dados pleno no Brasil
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Eu li e aceito os termos e condições da Política de Privacidade, Contrato de Prestação de Serviço e de Garantia de Emprego
Para quem é esse curso:
Ideal para profissionais que estão começando na área de dados ou migrando de outra função
Que querem uma trilha estruturada, do zero ao avançado, sem depender de conhecimento prévio em programação ou ferramentas de BI. Você vai entender o papel do analista de dados no dia a dia corporativo, construir uma base sólida em estatística e lógica de programação, e evoluir progressivamente até dominar Excel, SQL, Python e Power BI — sempre conectando cada ferramenta a uma pergunta real de negócio, não a exercícios isolados.
Ideal para profissionais que já usam planilhas, relatórios ou dashboards no trabalho, mas de forma pontual
Sem uma base técnica consolidada por trás. Você vai aprofundar fórmulas avançadas, automações e tabelas dinâmicas no Excel e Google Sheets, aprender SQL e Python para tratar dados com mais autonomia, e construir dashboards completos em Power BI com modelagem de dados, DAX e storytelling — ampliando sua capacidade de responder perguntas de negócio com evidências, e de usar IA generativa com senso crítico dentro do próprio fluxo de trabalho analítico.
As condições perfeitas para você começar como Analista de Dados
Abordagem prática
O programa do curso é baseado em casos reais do mercado brasileiro
Professores qualificados
Professores e tutores atuando nas melhores empresas da área
Habilidades para ganhar mais
A EBAC te fornece conhecimentos práticos e relevantes para você crescer mais na sua carreira
Feedback personalizado
Os mentores do curso te dão suporte individualizados para suas dúvidas e exercícios
Portfólio de destaque
Nosso Centro de Carreiras te ajudará a encontrar uma oportunidade profissional e a se preparar para uma entrevista
Aprendizado flexível
Estude apenas de 1h a 2hs por semana. Você pode aprender de qualquer lugar, em qualquer horário
Participe do Programa de Empregabilidade, consultoria que te apoia em cada etapa da busca pelas melhores vagas de emprego! Ao concluir 20% do curso, você já pode iniciar sua busca com o apoio do Centro de Carreiras, que auxilia na criação de um currículo e na preparação para entrevistas.
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Portfólio
Plano de Carreira
Preparação para Entrevista
Com a orientação de especialistas, reuna seus projetos em um portfólio atraente que destaca seus pontos fortes.
Com a orientaçao especializada dos nossos profissionais de RH, crie um plano de carreira personalizado para se desenvolver.
Participe de entrevistas simuladas, onde você irá aprimorar suas habilidades com feedback especializado de especialistas.
Com amplo conhecimento sobre os desafios desse processo, nossa equipe está preparada para te apoiar até a conquista do seu primeiro emprego
Perguntas? Fique à vontade para perguntar
Se você não encontrar um emprego no período de 6 meses após a conclusão do curso, nós reembolsaremos seu dinheiro
A Política de Programa de Empregabilidade exige dedicação. Ela requer esforço e foco para alcançar completamente todas as exigências do programa.
Deixe uma solicitação e nós entraremos em contato com você a respeito da Programa de Empregabilidadeo para este curso
6 meses
após a conclusão do curso é o prazo máximo para conquistar seu emprego com a ajuda do Programa de Empregabilidade. Se isso não ocorrer, seu dinheiro será devolvido, como acordado no contrato.
Comunidade com 14.000+ membros
Conexão com as empresas
90+ parceiros que recebem os currículos e portfólios de nossos estudantes.
nos ajudam a desenvolver nossos programas de treinamento alinhados com as demandas de trabalho do mercado
que completaram todas as condições do Programa de Empregabilidade ingressaram no mercado de TI dentro de 6 meses após a conclusão do curso
80% dos alunos
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Já estão desenvolvendo suas habilidades e construindo suas carreiras com o nosso Programa de Empregabilidade
40 empresas
O que você vai aprender
Certificado de EBAC
No final do curso, você receberá o certificado da EBAC
Fundamentos analíticos e ciclo de vida dos dados
Entenda o papel do analista de dados frente ao engenheiro e ao cientista de dados, os tipos e formatos de dados mais comuns (CSV, JSON, XML, Parquet) e o ciclo de vida completo — da coleta à entrega — incluindo qualidade e governança como base da confiança nas análises.
Lógica de programação, ETL e versionamento
Desenvolva lógica de programação em Python (variáveis, condicionais, loops e funções), compreenda a diferença entre ETL e ELT na preparação de dados, e use Git e GitHub para versionar scripts, consultas e entregas analíticas com rastreabilidade.
Estatística aplicada a decisões de negócio
Domine estatística descritiva e inferencial, testes de hipóteses, regressão linear e ANOVA, sempre conectando cada técnica a uma pergunta real — como "essa campanha funcionou?" — e não a um exercício matemático isolado.
Python para tratamento, preparação e visualização de dados
Trate valores ausentes, outliers e inconsistências, normalize variáveis e colete dados de APIs (como IBGE e Banco Central) respeitando a LGPD, explorando os resultados com Matplotlib, Seaborn e Plotly antes de levá-los a um dashboard.
Excel e Google Sheets avançados
Combine fórmulas condicionais e de busca (SOMASES, SE aninhado, PROCV, PROCX, ÍNDICE+CORRESP) com tabelas dinâmicas, Power Query e os recursos colaborativos do Google Sheets (QUERY, IMPORTRANGE, Looker Studio) para transformar planilhas em ferramentas de análise gerencial.
SQL para consultas e agregações analíticas
Escreva consultas com JOINs, agregações (GROUP BY, HAVING), Window Functions (ROW_NUMBER, RANK, LAG, LEAD) e CTEs em PostgreSQL e BigQuery, tratando cada query como uma pergunta de negócio.
Modelagem de dados e DAX no Power BI
Estruture modelos star schema com fatos e dimensões, crie medidas DAX (incluindo time intelligence) e use o Performance Analyzer para identificar e corrigir gargalos de desempenho.
Storytelling visual e segurança em dashboards
Construa dashboards com hierarquia visual e narrativa executiva, e configure segurança em nível de linha (RLS) e permissões de workspace antes da publicação.
Inteligência artificial aplicada ao Power BI
Use recursos de IA nativos do Power BI — Key Influencers, Decomposition Tree, Q&A, Smart Narrative e Anomaly Detection — e o Copilot para gerar visuais e medidas DAX a partir de descrições em texto, sempre revisando criticamente o resultado antes de publicar.
Comunicação e gestão ágil de projetos de BI
Traduza pedidos ambíguos de gestores em métricas e dashboards, priorize demandas com Scrum e Kanban, e apresente resultados e recomendações para diferentes stakeholders — do time operacional à diretoria.
Engenharia de prompt e IA generativa na rotina do analista
Estruture prompts eficientes (contexto, tarefa, formato de resposta e critérios de qualidade), reconheça riscos como alucinação e viés, e use IA generativa para sugerir visuais, resumir resultados e apoiar a modelagem de dados — sempre com revisão manual antes de aplicar o resultado.
Infraestrutura de dados em escala corporativa
Construa pipelines de ETL corporativo com Pentaho e Apache Hop, automatize fluxos de dados low-code com N8N, e conheça a arquitetura de dados em nuvem (Azure Data Factory, Data Lake, Synapse, Databricks e PySpark) que sustenta o BI em grandes volumes.
Onde nossos alunos trabalham
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Eu li e aceito os termos e condições da Política de Privacidade e Contrato de Prestação de Serviço e de Garantia de Emprego
4,9/5
Nota média das tarefas
+50 000
Alunos matriculados em nossos cursos
70%
Prático
Rodrigo Rebouças
Graduado em Engenharia da Computação pela UNIP e mestre em Computação Aplicada pelo INPE, Rodrigo soma mais de 15 anos de trajetória no mercado. Foi bolsista em projetos diversos no Instituto de Estudos Avançados, onde também foi colaborador de pesquisa e realizou sua Iniciação Científica.
Além da EBAC, atuou como docente no Senac, instrutor na Microcamp e G4 Ensino Master, e professor técnico na UNIP. Já trabalhou na Semantix como Big Data Engineer, e atualmente é Senior Product Engineer na FRST Falconi.
Além da EBAC, atuou como docente no Senac, instrutor na Microcamp e G4 Ensino Master, e professor técnico na UNIP. Já trabalhou na Semantix como Big Data Engineer, e atualmente é Senior Product Engineer na FRST Falconi.
Senior Product Engineer na FRST Falconi
Nossos especialistas
Ricardo Rubio Pereira
Com uma trajetória com mais de 35 anos de carreira em Tecnologia da Informação, Ricardo se destaca como especialista em infraestrutura, suporte, implantação e treinamento de sistemas. Desde 2011, oferece soluções personalizadas para empresas de diversos setores, como Comércio Exterior, Logística, Imobiliário, Educação e Indústria. Com sólida atuação educacional, ele já trabalhou com o Colégio Rio Branco, Faculdades Anchieta e SENAI. Sua expertise abrange gerenciamento de redes Microsoft Windows, infraestrutura, suporte a usuários, cabeamento estruturado, configuração de roteadores, além de backup físico e Cloud. Ele também possui ampla experiência em virtualização de servidores e implantação de sistemas ERP. Ricardo é especialista em metodologias ágeis (Scrum) e PMI, além de desenvolver e gerenciar projetos tecnológicos com excelência.
Especialista em Segurança da Informação e Infraestrutura em redes
Rodrigo Garcia Brunini
Com graduação em Engenharia Agronômica pela ESALQ/USP, Rodrigo é mestre e doutor em Estatística e Experimentação Agronômica pela USP. Sua trajetória combina sólida formação analítica com uma transição bem-sucedida para o universo de dados, reunindo visão técnica e experiência multidisciplinar.
Ao longo da carreira, atuou em empresas como Sumitomo Chemical, COFCO, EuroChem, Kleffmann, usinas do setor sucroenergético e SESC, liderando projetos de inteligência de dados, mercados, sustentabilidade e análise de risco. Atualmente, trabalha com ferramentas como SQL, Python, R, Machine Learning, Power BI e Tableau, desenvolvendo soluções orientadas por dados e apoiando decisões estratégicas em diferentes contextos de negócio.
Ao longo da carreira, atuou em empresas como Sumitomo Chemical, COFCO, EuroChem, Kleffmann, usinas do setor sucroenergético e SESC, liderando projetos de inteligência de dados, mercados, sustentabilidade e análise de risco. Atualmente, trabalha com ferramentas como SQL, Python, R, Machine Learning, Power BI e Tableau, desenvolvendo soluções orientadas por dados e apoiando decisões estratégicas em diferentes contextos de negócio.
PhD em Estatística e Cientista de Dados
Seu currículo no futuro
R$ 8.387/mês*
Salário mensal:
Habilidades
Seu Nome
Analista de dados pleno
Ref. Glassdoor.com.br para São Paulo
Estruturação de KPIs e árvores de métricas alinhadas a objetivos de negócio
Aplicação de estatística descritiva e inferencial, testes de hipóteses, regressão e ANOVA
Programação em Python para tratamento, análise e visualização de dados
Ferramentas
Modelagem e automação de planilhas complexas em Excel e Google Sheets
Consultas SQL avançadas (JOINs, agregações, Window Functions, CTEs) em PostgreSQL e BigQuery
Modelagem dimensional e desenvolvimento de medidas DAX no Power BI
Construção de dashboards com storytelling visual e segurança em nível de linha (RLS)
Engenharia de prompt e uso crítico de IA generativa (Copilot) na geração de visuais e medidas DAX
Comunicação de resultados analíticos para stakeholders de diferentes áreas do negócio
Gestão ágil de demandas de BI (Scrum/Kanban) e versionamento de entregas com Git
Construção de pipelines de ETL corporativo (Pentaho, Apache Hop) e automação low-code (N8N)
Arquitetura de dados em nuvem (Azure, Databricks/PySpark) para BI em escala corporativa
Certificado pela EBAC
Python
SQL
Looker Studio
Linux
Git
Como ensinamos
Plataforma intuitiva
Todo o processo de estudo funciona completamente online em nossa plataforma. Lá, você pode assistir às aulas, fazer anotações, completar tarefas, contatar os tutores, discutir o material com outros alunos e muito mais.
Python LAB
Um simulador, desenvolvido pensando em quem quer treinar e aprender Python. Olha que fácil: você consegue escrever, testar e melhorar seu código, em tempo real e direto do seu navegador!
Nosso editor de código é projetado para ser amigável, com recursos como destaque de sintaxe e autocompletar, que tornam a escrita de código mais fácil e menos propensa a erros.
Você ainda tem todo o suporte do nosso assistente virtual, que dá dicas que vão te ajudar a superar dificuldades que aparecerem pelo caminho, tornando seu aprendizado ainda mais fácil!
Nosso editor de código é projetado para ser amigável, com recursos como destaque de sintaxe e autocompletar, que tornam a escrita de código mais fácil e menos propensa a erros.
Você ainda tem todo o suporte do nosso assistente virtual, que dá dicas que vão te ajudar a superar dificuldades que aparecerem pelo caminho, tornando seu aprendizado ainda mais fácil!
Teoria na prática e Amigobô
Cada tema é passado de forma abrangente e cuidadosa, iniciando do básico ao avançado de acordo com o progresso do estudante e da matéria. Nossos alunos contam com a ajuda do Amigobô, o bot desenvolvido pelos profissionais de TI da EBAC para responder dúvidas sobre a parte teórica do curso e ajudar a compreender melhor o conteúdo.
Com suporte completo da equipe EBAC
Especialistas estarão disponíveis para resolver com muita atenção e cuidado qualquer questão que você possa ter
Junte-se à nossa comunidade!
Participe de conversas com outros estudantes, promovendo um ambiente colaborativo onde ideias fluem e amizades são formadas.
Suporte entre pares
Beneficie-se de uma comunidade solidária onde os alunos compartilham insights, estratégias e experiências, criando uma rede valiosa de colegas que compreendem os desafios e triunfos do aprendizado de dados e programação.
Assistência de especialistas
Procure ajuda diretamente de nossos agentes experientes, prontos para fornecer orientação e suporte, garantindo que você tenha os recursos necessários para se destacar em seus estudos.
Conecte-se com os colegas
Avaliação dos alunos
Programa do curso
As videoaulas são separadas em 92 módulos para facilitar o aprendizado. Assista aos 8 cursos na ordem proposta para ter uma melhor progressão, onde quiser e por período ilimitado.
Curso 1
Primeiros Passos na Análise de Dados
BI começa antes da ferramenta: entender o papel do analista, os dados que sustentam decisões e as métricas que traduzem objetivos de negócio em indicadores acompanháveis.
- Diferenças entre analista, engenheiro e cientista de dados e como essas funções colaboram em um projeto
- Rotina real do analista em empresas de pequeno, médio e grande porte, e o que o mercado espera desse profissional
- Tipos de dados (quantitativos, qualitativos, estruturados e não estruturados) e formatos de armazenamento (CSV, JSON, XML, Parquet)
- Bancos relacionais x não relacionais e o papel de Data Warehouse, Data Lake e Data Lakehouse
- Ciclo de vida completo dos dados: coleta, processamento, análise e entrega
- Qualidade de dados e governança como base da confiança nas entregas
- Diferença entre métrica e KPI, e como estruturar uma árvore de métricas alinhada a stakeholders
- Cálculo de métricas financeiras (receita, margem, CAC, LTV) e operacionais
ETL, Python e Git como infraestrutura que sustenta o BI, não como fins em si mesmos: automatizar tarefas libera tempo para análise e interpretação.
- Lógica de programação em Python: variáveis, tipos, operadores, condicionais e loops
- Funções e modularização de código para reaproveitar lógica entre diferentes análises
- Listas e dicionários como estruturas para organizar registros e atributos
- Diferenças entre ETL e ELT, e quando aplicar cada abordagem
- Extração de dados via arquivos e APIs, com atenção a autenticação e paginação
- Transformação (limpeza, padronização, enriquecimento) e carga de dados tratados
- Consultas básicas em bancos relacionais como ponte entre dados brutos e análise
- Versionamento com Git: commits, branches e boas práticas de histórico
- Uso do GitHub para pull requests, documentação e construção de portfólio
Curso 2
Estatística
Estatística é a linguagem do BI. Médias, distribuições e testes de hipóteses devem ser sempre conectados a perguntas reais de negócio, como "nossa campanha funcionou?" ou "esse produto performa melhor nessa região?".
- Medidas de tendência central (média, mediana, moda) e de variabilidade (amplitude, variância, desvio padrão)
- Fundamentos de probabilidade e distribuições discretas e contínuas
- Diferença entre correlação e causalidade, e os riscos de correlações enganosas
- Análise exploratória de dados (EDA) para inspecionar distribuições, nulos e outliers antes de concluir
- Amostragem, estimação e representatividade de uma amostra
- Testes de hipóteses: hipótese nula, hipótese alternativa, p-valor e erros tipo I e tipo II
- Testes não paramétricos e qui-quadrado para dados sem distribuição normal
- Interpretação de p-valor e intervalo de confiança para apoiar decisões de negócio
Modelos estatísticos como ferramentas de previsão e suporte à decisão, não como exercícios matemáticos isolados.
- Regressão linear simples e múltipla, incluindo interpretação de coeficientes e R²
- ANOVA para comparar três ou mais grupos e interpretar a variabilidade entre eles
- Critérios para escolher entre estatística descritiva, testes de hipóteses, regressão e ANOVA
- Estruturação de um projeto estatístico completo, da análise exploratória à comunicação dos resultados
- Tradução de resultados estatísticos para uma linguagem acessível a públicos não técnicos
- Registro de limitações e recomendações orientadas por evidências para o gestor
Curso 3
Python para análise de dados
Escrever scripts em Python para resolver problemas, utilizando boas práticas de codificação e estruturas fundamentais da linguagem.
Atividade: Criação de uma calculadora em Python
- Lógica de Programação com Python
- Criação de Script e utilização de IDE
Atividade: Criação de uma calculadora em Python
Limpar, normalizar e preparar dados para análise, assegurando a qualidade e a integridade das informações.
Atividade: Realizar atividades de manipulação de dados, começando com web scraping, passando pelo tratamento de dados com limpeza e padronização, até a preparação final para análise, utilizando técnicas de transformação e codificação de variáveis.
- Coleta de Dados
- Tratamento de Dados
- Preparação de Dados
Atividade: Realizar atividades de manipulação de dados, começando com web scraping, passando pelo tratamento de dados com limpeza e padronização, até a preparação final para análise, utilizando técnicas de transformação e codificação de variáveis.
Criar visualizações informativas e interativas para comunicar insights e facilitar a interpretação de dados.
Atividade: Realizar análises estatísticas avançadas, criar visualizações gráficas detalhadas e desenvolver uma aplicação web interativa usando Dash, que exibirá insights de forma dinâmica para stakeholders.
- Matemática e Estatística para Dados
- Visualização de Dados
- Visualização de Dados Avançada
Atividade: Realizar análises estatísticas avançadas, criar visualizações gráficas detalhadas e desenvolver uma aplicação web interativa usando Dash, que exibirá insights de forma dinâmica para stakeholders.
Curso 4
Excel + Google Planilhas: Do zero ao pro
Familiarize-se com o Excel e aprenda diferentes tipos de formatação, tipos de colagem e formatação condicional.
Atividade: Aplique funções básicas, como Soma, Média e Fórmula texto, além de regras personalizadas de formatação condicional.
- Conhecendo o Excel
- Fórmulas e Funções básicas
- Tipos de colagens do Excel e Referências
- Formatação Condicional
Atividade: Aplique funções básicas, como Soma, Média e Fórmula texto, além de regras personalizadas de formatação condicional.
Domine fórmulas poderosas como SOMASE, PROCV, ÍNDICE e mais. Aprenda a criar cálculos dinâmicos, fazer buscas precisas e manipular textos e datas.
Atividade: Aplique funções avançadas com ou sem estruturas condicionais, além de funções de procura, funções de data e funções financeiras.
- Funções Avançadas
- Função SE
- Funções PROCV / PROCH e PROCX
- Funções ÍNDICE e CORRESP
- Funções de DATA
- Funções Financeiras
Atividade: Aplique funções avançadas com ou sem estruturas condicionais, além de funções de procura, funções de data e funções financeiras.
Aprenda a organizar, filtrar e apresentar informações de forma impactante. Domine tabelas e gráficos, de colunas a mapas de calor, crie relatórios dinâmicos e interativos para insights mais rápidos e eficazes.
Atividade: Crie gráficos básicos e avançados e tabelas dinâmicas automatizadas.
- Gerenciamento e Análise de Dados
- Gráficos
- Tabelas Dinâmicas
Atividade: Crie gráficos básicos e avançados e tabelas dinâmicas automatizadas.
Descubra como usar macros, criar automações e aplicar o Solver para otimizar cálculos complexos. Aprenda a configurar cenários e implementar soluções que economizam tempo e aumentam a precisão nas suas análises.
Atividade: Crie filtros avançados com Macro e utilize Solver para teste de hipóteses.
- Macros
- Atingir Metas e Solver
Atividade: Crie filtros avançados com Macro e utilize Solver para teste de hipóteses.
Aprenda a proteger e compartilhar planilhas com segurança, usar o Power Query para transformar dados e criar dashboards interativos e atraentes.
Atividade: Crie um dashboard com Layout, tabelas, gráficos e segmentações.
- Segurança e Distribuição
- Power Query
- Crie um Dashboard
Atividade: Crie um dashboard com Layout, tabelas, gráficos e segmentações.
Aprenda a usar o Google Sheets com eficiência, desde a criação até edição colaborativa de planilhas, aplicação de fórmulas, gráficos, validações, automação e integração com recursos avançados e Add-ons.
Atividade: Crie, formate e compartilhe planilhas, aplique fórmulas e gráficos e automatize tarefas no Google Sheets.
- Comparativo com o Excel
- Fórmulas e Funções Intermediárias
- Recursos Avançados
- Compartilhamento, Colaboração e Add-ons
Atividade: Crie, formate e compartilhe planilhas, aplique fórmulas e gráficos e automatize tarefas no Google Sheets.
Curso 5
Power BI
Dê os primeiros passos no universo do Business Intelligence e entenda como o Power BI se encaixa no dia a dia das empresas, construindo sua base técnica e visual para tudo que vem a seguir.
- O que é Business Intelligence e como ele apoia decisões de negócio
- Arquitetura do Power BI: Desktop, Service e Mobile
- Interface do Power BI Desktop e importação de dados
- Visuais essenciais, hierarquia visual e boas práticas de layout
- Organização de arquivos e construção do primeiro relatório
Aprenda a conectar fontes, limpar bases e estruturar pipelines de dados confiáveis, dominando o Power Query e os conceitos de ETL que sustentam qualquer solução de BI.
- Modos de conexão: Import, DirectQuery e Live Connection
- Limpeza e padronização de dados no Editor do Power Query
- Combinação de tabelas com Merge e Append
- Parâmetros, consultas de referência e pipelines escaláveis
- Dataflows no Power BI Service e otimização com Query Folding
Transforme dados em indicadores estratégicos criando medidas, análises temporais e cálculos avançados com DAX, partindo de um modelo analítico bem estruturado.
- Star Schema: fatos, dimensões, granularidade e relacionamentos
- Colunas calculadas, medidas e contextos de cálculo em DAX
- Funções essenciais: SUM, CALCULATE, FILTER e RELATED
- Tabela de datas e inteligência de tempo: acumulados e comparações entre períodos
- Variáveis, boas práticas e otimização de performance com DAX Studio
Vá além dos gráficos e aprenda a construir dashboards que comunicam com clareza, adaptando a narrativa visual para diferentes públicos e contextos de decisão.
- Escolha do visual certo para cada tipo de análise
- Filtros, slicers, drilldown e drillthrough para navegação interativa
- Storytelling visual: narrativa, hierarquia e contraste
- Design responsivo, acessibilidade e adaptação para mobile
- Paletas executivas e eliminação de ruído visual
Publique suas soluções com segurança, explore os recursos de inteligência artificial do Power BI e coloque em prática tudo o que aprendeu em um projeto real do início ao fim.
- Publicação no Power BI Service, gateway e atualização agendada
- Segurança em nível de linha (RLS) e governança de permissões
- Estatística descritiva, agrupamentos e forecasting nativo
- Key Influencers, Decomposition Tree, Q&A e Copilot
- Planejamento de projeto: escopo, KPIs, backlog e MVP
- Entrega final com revisão técnica, storytelling e apresentação executiva
Expanda sua visão para além do Power BI e descubra como a lógica analítica se aplica em outras ferramentas do mercado, ampliando seu repertório como profissional de dados.
- Instalação, configuração e criação de dashboards no Metabase
- Conexão do Metabase a bancos de dados relacionais
- Posicionamento do Qlik no mercado e diferenças em relação ao Power BI
- Lógica associativa do Qlik Sense e criação da primeira aplicação
Curso 6
SQL para análise de dados
Compreenda os conceitos básicos de bancos de dados relacionais e a configuração do ambiente SQL.
Atividade: Monte a estrutura que receberá os dados do seu projeto.
- Conheça o funcionamento de um sistema de gerenciamento de banco de dados
- Compreenda a relação entre tabelas em um banco de dados relacional, incluindo chaves primárias e estrangeiras
Atividade: Monte a estrutura que receberá os dados do seu projeto.
Aplique os comandos SQL essenciais para a manipulação de dados em bancos de dados relacionais.
Atividade: Insira dados, altere e exclua informações.
- Compreenda a sintaxe dos comandos SQL
- Insira dados em tabelas
- Modifique registros em tabelas
- Remova dados desnecessários de tabelas
Atividade: Insira dados, altere e exclua informações.
Interprete e filtre dados utilizando comandos SQL para obter informações relevantes de um banco de dados.
Atividade: Resolva problemas utilizando SQL para análise de dados.
- Localize dados específicos em tabelas
- Use operadores lógicos para criar filtros complexos em consultas SQL
- Aplique funções condicionais em consultas SQL
Atividade: Resolva problemas utilizando SQL para análise de dados.
Avalie e otimize consultas SQL para melhorar a performance e a eficiência na análise de dados.
Atividade: Finalize seu projeto extraindo insights e aplicando boas práticas de código.
- Analise dados utilizando funções de agregação
- Crie subqueries que ajudem na extração de dados complexos e em análises específicas
- Planeje e documente consultas SQL para otimização de desempenho e manutenção futura
Atividade: Finalize seu projeto extraindo insights e aplicando boas práticas de código.
Curso 7
BI na prática: do negócio ao mercado
BI é um processo organizacional, não apenas técnico: confiabilidade, documentação e postura ética são parte do que torna um analista valioso para o negócio.
- Lidar com dados sujos, incompletos e fontes desalinhadas
- Traduzir pedidos ambíguos de gestores em métricas e dashboards
- Priorizar demandas sob prazos apertados
- Comunicar-se com áreas de negócio como Financeiro, Comercial e Operações
- Aplicar a LGPD em relatórios e dashboards, incluindo anonimização de dados sensíveis
- Reconhecer vieses em métricas e indicadores e o que eles incentivam
- Estruturar governança de dados (RLS, permissões de workspace)
- Versionar e rastrear relatórios corporativos
BI só gera valor quando a análise chega às pessoas certas, da forma certa. Comunicar bem é tão crítico quanto analisar bem — um dashboard que ninguém entende não gera decisão.
- Interpretar KPIs e indicadores de negócio (financeiro, vendas, operações)
- Fazer as perguntas certas ao stakeholder antes de construir o dashboard
- Apresentar e defender resultados para gestores e diretoria
- Lidar com feedback e pedidos de mudança de última hora
- Usar storytelling visual para guiar o olhar do usuário no relatório
- Estruturar a narrativa do dashboard (visão geral → detalhe)
- Escolher a métrica certa para cada público (executivo vs. operacional)
- Evitar erros que quebram a narrativa visual, como poluição e excesso de filtros
Em times modernos, BI é entregue em ciclos curtos e iterativos. O analista precisa saber priorizar, entregar valor incremental e colaborar com outras áreas dentro de um fluxo ágil.
- Aplicar Scrum e Kanban a entregas de dashboard (sprints, backlog, papéis)
- Gerenciar demandas em boards como Jira e Trello
- Versionar arquivos .pbix/.twbx com boas práticas de nomenclatura
- Seguir o fluxo de homologação e publicação (dev → teste → produção)
IA não substitui o analista de BI, ela amplifica sua capacidade. O profissional que sabe usar IA com senso crítico entrega mais rápido, com mais qualidade e se diferencia no mercado.
- Identificar onde a IA já está integrada às ferramentas de BI (Copilot, IA generativa)
- Explorar casos de uso reais: sugestão de visualizações e resumos automáticos
- Aplicar fundamentos de engenharia de prompt para análise de dados
- Reconhecer limites e riscos, sabendo quando revisar manualmente o que a IA gera
- Usar o Copilot no Power BI para gerar visuais e resumos
- Aproveitar IA para sugerir relacionamentos e modelagem de dados
- Gerar medidas DAX complexas com apoio de IA (Time Intelligence, rankings)
- Revisar criticamente o output gerado por IA
O projeto final é a prova de que o aluno pensa como analista de BI. Não se trata de entregar um dashboard bonito, mas de demonstrar que consegue ir do problema de negócio ao insight acionável de forma autônoma.
- Definir o case de negócio e as perguntas a responder
- Identificar e conectar as fontes de dados do projeto
- Levantar requisitos com o stakeholder e planejar o modelo dimensional (fatos e dimensões)
- Limpar e transformar dados com Power Query
- Construir o modelo de dados (relacionamentos, tabela calendário) e as medidas DAX principais
- Validar e checar a consistência dos números
- Construir o dashboard final com layout, hierarquia visual e interatividade
- Aplicar storytelling visual e configurar segurança (RLS, permissões)
- Apresentar a entrega como se fosse para um stakeholder real
O mercado não contrata apenas quem sabe a ferramenta, contrata quem sabe mostrar que sabe. Portfólio, comunicação e posicionamento são extensões da competência analítica.
- Transformar o projeto final em case de portfólio
- Publicar dashboards no LinkedIn e em repositórios (GitHub, Power BI público)
- Ajustar currículo e LinkedIn para vagas de BI
- Preparar-se para perguntas técnicas comuns em entrevistas (DAX, modelagem, SQL)
Curso 8
Infraestrutura de Dados para BI
ETL corporativo como infraestrutura que sustenta o BI em escala: o aluno entende o que acontece antes dos dados chegarem ao dashboard.
- Papel do Pentaho Data Integration (Kettle) em arquiteturas corporativas de dados
- Criação de transformações — leitura, tratamento e escrita de dados — na interface Spoon
- Jobs e agendamento de processos ETL para automatizar cargas recorrentes
- Apache Hop como alternativa moderna: pipelines, workflows e sua relação com o Pentaho
- Comparativo prático entre Pentaho, Apache Hop e Power Query, e critérios para escolher cada um
Automação low code como forma de manter o pipeline de BI sempre atualizado, sem depender de engenharia de dados.
- Conceito de automação low code aplicado a dados, com o N8N
- Estrutura de workflows: nós, gatilhos e ações
- Conexão com APIs, bancos de dados e planilhas
- Automatização da coleta e do envio recorrente de relatórios
- Construção de um pipeline automatizado de ponta a ponta, da coleta à notificação
Cloud e big data como o próximo passo do BI em escala: volumes e complexidades que ferramentas desktop não suportam.
- Ecossistema Azure de dados: armazenamento, integração e processamento
- Azure Data Factory para orquestração de pipelines na nuvem
- Azure Data Lake Storage e organização de dados em camadas
- Azure Synapse Analytics como ambiente analítico centralizado
- Databricks e processamento distribuído com PySpark
- Diferenças entre Pandas e PySpark, e formatos analíticos como Parquet e Delta Lake
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Turbinado com IA
A EBAC é uma instituição inovadora de ensino superior em Artes Criativas e Tecnologia que oferece cursos online, além de programas presenciais e híbridos de especialização e graduação, validados internacionalmente.
cursos livres e ensino superior nas áreas de TI, design, marketing, audiovisual, fashion e negócios
alunos matriculados nos cursos online da instituição
dos professores e coordenadores são profissionais atuantes no mercado
empresas colaboram no desenvolvimento dos cursos, projetos reais e programas de estágio
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Perguntas frequentes
Não, é tudo online. Contudo, é necessário que você resida no Brasil, tenha permissão para trabalhar em território nacional e seja fluente na língua portuguesa.
Para se inscrever no Programa de Empregabilidade, é necessário que você já tenha completado 18 (dezoito) anos e tenha completado o Ensino Médio.
Para começar, você deve ter atingido 70% de progresso em seu curso. As tarefas do curso devem ter sido entregues e aprovadas com notas superiores a 70 pontos e você deve ter concluído as 3 sessões com o Centro de Carreiras com as tarefas entregues e aprovadas pela consultora.
Você tem 2 anos, a partir da compra do curso, para completar com sucesso 3 sessões com o Centro de Carreiras e, então, iniciar o Programa.
Sim, para entrar no Programa de Empregabilidade (estágio 2 do programa), você deve atender a todos os requisitos das consultoras do Centro de Carreiras e fornecer documentos comprobatórios que lhe darão permissão para participar.
Claro! Sem problemas. Este curso foi desenvolvido para que você mergulhe no universo da análise de dados e adquira conhecimentos que possam tanto incrementar seu currículo quanto te despertar para uma nova carreira. Não é preciso ter conhecimento prévio no assunto, apenas vontade de aprender.
A ordem do curso foi elaborada considerando uma linha de aprendizagem contínua, para que você tenha um aprendizado fluido e efetivo. Dessa forma, recomendamos que siga a sequência conforme publicação semanal na plataforma. Caso queira iniciar um módulo publicado sem terminar o anterior (por exemplo, se estiver esperando a correção do exercício), isso não afetará sua trajetória final, desde que você realize todas as atividades com 70% de aprovação e assista todas as aulas.
Pensando em seu aprendizado e evolução, nossa equipe de tutoria é formada por profissionais da área que irão responder suas dúvidas sobre o conteúdo do curso e dar feedbacks sobre as atividades realizadas, de forma individual. Além disso, temos o fórum abaixo de algumas aulas para compartilhamento de opiniões e também contato com outros alunos.
Este curso tem duração de mais de 92 horas de conteúdo, sendo que cada novo módulo é disponibilizado semanalmente (sem dias fixos de publicação). Caso você realize um módulo por semana, a duração prevista é de 23 meses. Lembrando que, por serem aulas gravadas e sem interação ao vivo, você possui total autonomia para escolher seus horários de estudo de acordo com a sua rotina e prioridades.
Sabemos da correria do dia a dia, e pensando nisso, o curso poderá ser finalizado em até 24 meses (2 anos) após a matrícula. Durante esse período, você terá suporte da tutoria, correção de exercícios, acesso aos nossos serviços e a possibilidade de emissão do certificado de conclusão. Mas não se preocupe! O conteúdo do curso estará disponível para consulta em sua plataforma de forma vitalícia.
Sabemos da correria do dia a dia, e pensando nisso, o curso poderá ser finalizado em até 24 meses (2 anos) após a matrícula. Durante esse período, você terá suporte da tutoria, correção de exercícios, acesso aos nossos serviços e a possibilidade de emissão do certificado de conclusão. Mas não se preocupe! O conteúdo do curso estará disponível para consulta em sua plataforma de forma vitalícia.
Nós recomendamos a finalização de um módulo por semana, o que levará por volta de duas horas (entre assistir às aulas e iniciar suas atividades - e o tempo dedicado à execução da tarefa é variável). Você poderá avançar em seu próprio ritmo nos módulos já publicados, anotando o que achar importante e assistindo novamente quantas vezes desejar, até absorver o conteúdo.
A EBAC tem um compromisso genuíno com a dinâmica e facilidade no aprendizado, e sabemos que dúvidas podem surgir e são muito bem-vindas! Em exercícios nos quais é necessário o envio de tarefas para correção, também é possível encaminhar perguntas e dúvidas para a tutoria. Há um espaço, localizado abaixo dos vídeos de exercícios, em que você poderá escrever e anexar arquivos, e um de nossos tutores responderá. Eles te auxiliarão com informações atualizadas para contribuir com seu desenvolvimento educacional e profissional. Já nos quizzes e exercícios autoavaliativos, o envio de dúvidas não é possível.
Para este curso, é recomendável ter um computador com acesso à Internet.
Por se tratar de aulas 100% online, todos os cursos da EBAC Online são classificados como livres e profissionalizantes, preparando o aluno para atuar no mercado de trabalho. Cursos livres não necessitam de reconhecimento do Ministério da Educação e Ciência, tendo em vista sua curta/média duração.
A partir do momento da publicação do módulo, você poderá assistir às videoaulas pelo computador, celular ou outro dispositivo conectado à Internet. Recomendamos que o acesso aos materiais e às tarefas seja realizado por meio de um computador/notebook, visto que alguns formatos de arquivos de apoio não são suportáveis em dispositivos móveis, por precisarem de softwares específicos.
Para realizar as atividades do curso, você irá usar os seguintes softwares: Git, PyCharm, Java e Apache Hadoop.
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