Monte seu conjunto de ferramentas de analista com IA. Entenda onde a IA se encaixa nas cinco etapas do ciclo de análise, domine o framework de prompt GCSE para transformar pedidos vagos em recomendações acionáveis e escolha a melhor forma de conectar a IA aos seus dados: arquivos flat, MCP ou uma camada semântica governada.

O analista aumentado por IA

Conheça a The Daily Grind

Mesmo prompt, resposta diferente

Escrevendo prompts que funcionam

Disseque um prompt com o GCSE

Prompt vago vs. estruturado

Conectando aos seus dados

Flat file, MCP ou camada semântica?

Contexto destrava o significado

Ampliando a análise de dados com IA

Passe de dados brutos para insights que você consegue defender. Investigue a qualidade dos dados em busca de duplicatas imprecisas, valores ausentes e carimbos de data/hora impossíveis; enriqueça campos brutos com a IA atuando como executora e consultora; depois encontre insights que valem a pena perseguir em tendências, distribuições, diferenças e outliers, e verifique cada um antes de chegar a uma parte interessada.

A fase de investigação: qualidade dos dados

Opções

A IA pode sinalizar

Precisa de contexto de negócio

O que a IA consegue sinalizar sozinha?

Investigue os dados da cafeteria

Investigue a deduplicação feita pela IA

Enriquecendo seus dados

Extraia intenções de tíquetes de suporte

Executor ou conselheiro?

Encontrando insights em que você pode confiar

Por onde você começaria a explorar?

Aprofunde uma descoberta

Explorando dados e desenvolvendo insights

Transforme descobertas em dashboards e histórias que geram impacto. Comprima a descoberta e o protótipo de dashboards de semanas para uma tarde, adapte histórias com dados ao público e à decisão à sua frente e proteja-se contra resultados caprichados porém errados com o framework de verificação S.P.O.T.

Criando dashboards com IA

Das entrevistas às user stories

Prototipar e iterar

Contando histórias com dados usando IA

Mesmos dados, duas histórias

Enquadramento honesto vs. enganoso

História para o CFO

Verificabilidade e confiança

Qual verificação S.P.O.T. pegaria isto?

Esse número parece certo?

Identifique o dashboard polido mas errado

Narrativa visual e ação a partir de insights

Conduza uma análise completa com IA em primeiro lugar na Board and Beyond, uma rede varejista dos EUA. Audite a qualidade dos dados, identifique os enriquecimentos que um gerente de categoria realmente usaria, destaque e verifique uma descoberta principal, crie um dashboard que sustente uma decisão de expansão e entregue uma história de um parágrafo para a liderança.

Projeto de Conclusão: Board and Beyond

Conheça a Board and Beyond

Qual bagunça não pode esperar?

O que um category manager realmente usaria?

Verifique uma descoberta de destaque

Onde devemos expandir?

Conte a história para a liderança

Parabéns!

Bônus: Análise de dados com Snowflake Cortex

Projeto final: uma análise completa com IA em primeiro lugar

Descubra como usar IA como uma colaboradora diária no seu trabalho de análise de dados. Neste curso, você vai integrar IA em todo o fluxo de trabalho do analista: escrever prompts que gerem recomendações concretas, conectar a IA aos seus dados, avaliar a qualidade, enriquecer campos brutos com métricas derivadas, encontrar insights que valem a pena investigar, criar dashboards em horas em vez de semanas e contar histórias que orientem decisões. Ao longo do caminho, você vai aprender a identificar falhas de IA que parecem caprichadas, mas não são — desvio probabilístico, bajulação, alucinações e dashboards construídos com aritmética ruim. Pratique cada técnica na prática com um assistente de chat de IA e depois junte tudo em uma análise completa de capstone.

[OPCIONAL]: Este [projeto bônus da Snowflake](https://www.snowflake.com/en/developers/guides/build-an-ai-powered-analytics-app-with-nl/?utm_source=datacamp&utm_campaign=aiforanalysts) desafia você a ir além e criar um app de análises com IA funcional usando os recursos nativos da Snowflake.

<h2>Seu guia prático para análise de dados com IA</h2> A IA está mudando a forma como os analistas de dados trabalham, e este curso mostra como usá-la bem. Você aprenderá a incorporar um assistente de IA em cada etapa do seu fluxo de trabalho de análise, desde a exploração de dados brutos até a entrega de insights que a liderança colocará em prática. A DataCamp oferece um Assistente de Dados com IA integrado para que você possa praticar com conjuntos de dados reais desde a primeira aula. Não é necessário ter conhecimento técnico nem assinatura externa de IA. <br><br> <h2>Escreva prompts que geram análises defensáveis</h2> prompts vagos produzem resultados vagos. Este curso ensina a estrutura GCSE (Goal, Context, Scope, Example) para transformar perguntas de negócios abertas em instruções precisas que uma IA pode executar. Você vai praticar em cenários realistas em uma rede de cafeterias, em um suporte de SaaS e em um escritório de compras no varejo, e aprenderá a identificar os riscos de IA que se escondem em respostas aparentemente bem elaboradas: variação probabilística, alucinação, bajulação e contexto ausente. <br><br> <h2>Audite a Qualidade dos Dados, Enriqueça Campos e Encontre Insights que Valem a Pena Explorar</h2> A maioria das demonstrações de IA pula a parte mais complicada. Este curso não. Você vai percorrer o ciclo do analista em conjuntos de dados reais: investigar dados em busca de duplicatas imprecisas, timestamps impossíveis e valores ausentes; enriquecer campos brutos usando IA tanto como executora (realizando o trabalho) quanto como consultora (decidindo o que vale a pena fazer em primeiro lugar); e, em seguida, destacar insights sobre tendências, distribuições, diferenças e outliers. Cada descoberta é testada sob pressão antes de chegar a um stakeholder. <br><br> <h2>Conte histórias que realmente impactam e, depois, verifique antes de publicar</h2> Um dashboard ou uma história de um parágrafo só é tão bom quanto a verificação por trás dele. Você aprenderá a reduzir a descoberta e a prototipagem de dashboards de semanas para uma tarde, adaptar histórias de dados ao público e à decisão diante de você e aplicar a estrutura S.P.O.T. (Sample-and-trace, Peer-review, Order-of-magnitude check, Test-boundaries) para identificar resultados polidos, porém incorretos, antes que cheguem à liderança. O projeto final realiza uma análise completa com foco em IA em uma rede varejista dos EUA e, em seguida, encerra com uma aula bônus da equipe da Snowflake sobre Snowflake Cortex. <br><br> Ao concluir este curso, você terá uma estrutura replicável para usar IA em todas as etapas da análise, do prompt ao dashboard até a recomendação escrita, além do discernimento para saber quando confiar no resultado, quando verificar e quando contestar.

Use IA em todas as etapas da análise de dados: crie prompts, audite dados, encontre insights e confie.

IA para Analistas de Dados

Author and Speaker, Former Technical Evangelist at Tableau

Encontrando insights confiáveis

O que a IA faz ao "encontrar insights"?

Quatro pontos de partida úteis

Pergunte com intenção

Exploração é iterativa

Sinal vs. ruído

Quatro checagens antes de confiar num insight

Vamos praticar!

Explorando dados e desenvolvendo insights - Encontrando insights em que você pode confiar

Encontrando insights em que você pode confiar

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