Público-alvo (Destinatários)

• Profissionais de áreas não técnicas que necessitam analisar dados regularmente.
• Gestores e decisores que pretendem simplificar a leitura de indicadores.
• Colaboradores que desejam automatizar relatórios sem recorrer a programação avançada.

Pré-requisitos

• Não é necessário ter conhecimentos prévios de programação ou tecnologia.
• Apenas é necessário saber utilizar um computador ou smartphone com acesso à internet.
• Ter conta (mesmo gratuita) em pelo menos uma das seguintes ferramentas: ChatGPT, Microsoft Copilot, Google Gemini ou DeepSeek.

Objetivo Geral

Capacitar os participantes a explorar dados de forma prática com apoio de IA, transformando informação dispersa em relatórios automatizados e conclusões úteis.

Objetivos Específicos

• Compreender conceitos fundamentais de análise de dados.
• Utilizar IA para organizar, limpar e estruturar datasets simples.
• Criar relatórios automáticos com visualizações intuitivas.
• Identificar tendências e padrões relevantes através de assistentes de IA.
• Aplicar boas práticas de apresentação de dados em contexto real.

Módulo 1: Fundamentos da Análise de Dados com IA

• O que é Data Analytics e como a IA potencia o seu uso.
• Diferença entre dados estruturados e não estruturados.
• Métricas essenciais para diferentes tipos de análise (marketing, vendas, operações).
• Como os assistentes de IA ajudam na interpretação de grandes volumes de dados.
• Casos práticos de Data Analytics em organizações não técnicas.

Módulo 2: Preparação e Estruturação de Dados

• Técnicas básicas para organizar informação dispersa em folhas de cálculo.
• Utilização da IA para padronizar formatos de dados.
• Identificação e resolução de dados em falta ou incoerentes.
• Como gerar tabelas de resumo automáticas com apoio de IA.
• Exercício prático: preparar um dataset de vendas para análise automática.

Módulo 3: Relatórios Automatizados e Visualizações

• Criação de relatórios em linguagem natural a partir de dados.
• Geração de gráficos e dashboards com ajuda da IA.
• Atualização automática de relatórios periódicos.
• Integração com ferramentas de produtividade (Sheets, Excel, Docs).
• Exercício prático: construir um relatório interativo sobre indicadores de negócio.

Módulo 4: Identificação de Padrões e Tendências

• Como a IA destaca padrões escondidos nos dados.
• Deteção de anomalias e comportamentos inesperados.
• Previsão de tendências através de modelos assistidos por IA.
• Boas práticas para transformar insights em recomendações.
• Estudo de caso: identificar padrões de consumo e antecipar procura.

Módulo 5: Exercícios Práticos

Neste módulo, os participantes serão convidados a consolidar os conhecimentos adquiridos ao longo do curso através de uma atividade interativa em formato de vídeo. Ao longo da visualização, surgirão vários exercícios práticos em forma de questões integradas, complementados com explicações e exemplos. Esta experiência dinâmica e autónoma permite rever os principais conteúdos, testar a compreensão dos formandos e receber feedback imediato, promovendo uma aprendizagem mais ativa e aplicada.

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