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Curso

Análise de Dados com IA:

SQL, Python e Power BI

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8h

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48

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De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Combine técnicas de prompt engineering e Vibe Coding para gerar scripts em SQL, Python e DAX.
  • Crie pipelines de ETL para extração, limpeza e transformação de dados usando Python e pandas.
  • Gere consultas SQL e estruturas de tabelas para PostgreSQL a partir de prompts de IA.
  • Integre bases de dados ao Power BI utilizando modos Import e DirectQuery e otimize conexões.
  • Desenvolva e ajuste medidas DAX para criar análises precisas e construir KPIs relevantes.
  • Interprete resultados analíticos e traduza insights gerados com IA em recomendações para decisão.

Público alvo_

Profissionais, analistas e estudantes com conhecimento básico em SQL, Power BI e Python que desejam automatizar e acelerar análises de dados usando IA generativa e Vibe Coding. Iniciantes podem acompanhar com algum esforço.

Henrique Frizo

Henrique Frizo

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Sou graduado em Administração pela PUC-MG, possuo MBA em Gestão Estratégica pela USP. Atualmente certificado como Microsoft Certified Trainer - MCT (since 2020), Microsoft Certified Solutions Associate: BI Reporting, Microsoft Certified Power BI Data Analyst Associate, Microsoft Office Specialist: Excel, Microsoft Office Specialist: Excel Expert, Microsoft Certified Power Platform Fundamentals. Já formei mais de 5.000 alunos por todo país e prestei consultoria para empresas multinacionais.

Curso atualizado em 17/06/2026

Ementa

  1. O que é Vibe Analytics na prática

    • Apresentação
    • Preparando o ambiente
    • O que é Vibe Coding aplicado a dados
    • Melhorando a experiência de busca no Buscante com Vibe Analytics
    • O novo papel do analista de dados com IA
    • Utilizando IA para otimizar receitas no Cookin'UP
    • Setup do ambiente
    • Preparando o ambiente de desenvolvimento para a Clickbonus
    • Faça como eu fiz: configurar ambiente
    • Para saber mais: docker e isolamento de ambientes
    • O que aprendemos?
  2. Explorando dados com IA (sem escrever código)

    • Entendendo a base de dados do projeto
    • Analisando dados de visualização para otimizar recomendações na Screen Match
    • Explorando dados usando IA
    • Aprimorando a experiência do usuário em casas inteligentes
    • Identificando problemas e hipóteses
    • Utilizando IA para personalizar dicas de cozinha
    • Faça como eu fiz: análise inicial de dados
    • Para saber mais: a influência dos detalhes nos prompts
    • O que aprendemos?
  3. SQL com vibe coding

    • Gerando queries SQL com IA
    • Estratégias de Importação de Dados para WaveCast
    • Refinando consultas com prompts melhores
    • Personalização de conteúdo na VideoFlowNow
    • Criando análises mais complexas sem saber tudo de SQL
    • Analisando o comportamento de compra na Petpark
    • Faça como eu fiz: Pipeline de Dados SQL
    • Para saber mais: criação e utilização de esquemas no PostgreSQL
    • O que aprendemos?
  4. Python com vibe coding (análise avançada)

    • Gerando código Python com IA
    • Melhorando a experiência do usuário com dados de filmes
    • Limpeza e tratamento de dados com IA
    • Otimização de indicadores na Clínica Médica Voll
    • Criando visualizações com ajuda da IA (parte 1)
    • Analisando a margem bruta de categorias de conteúdo
    • Criando visualizações com ajuda da IA (parte 2)
    • Faça como eu fiz: ETL com Python
    • Para saber mais: vantagens do google colab
    • O que aprendemos?
  5. Power BI com vibe coding

    • Conectando o banco de dados no Power BI
    • Integração de dados para otimizar a experiência do usuário na Jornada Milhas
    • Criando medidas DAX com IA (parte 1)
    • Calculando a margem bruta do Bytebank
    • Criando medidas DAX com IA (parte 2)
    • Verificação de dados de recompensas na Clickbonus
    • Conferência dos resultados e layout
    • Faça como eu fiz: indicadores no Power BI
    • Para saber mais: conversão de valores para percentuais em dax
    • O que aprendemos?
  6. Dominando regras de negócio e decisões com IA

    • Por que dados sem contexto não valem nada
    • Analisando a taxa de devolução na plataforma Checklist
    • Usando IA para aprender o negócio rapidamente
    • Avaliando a margem de lucro na Zoop
    • Identificando causas raiz na Checklist
    • Faça como eu fiz: storytelling em e-commerce
    • Para saber mais: análise de dados do setor logístico
    • O que aprendemos?
    • Conclusão

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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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