Why should you become data-literate? To answer this question, you'll learn why data literacy is an essential skill, how to get from data to insights, and how data can help with decision-making. 

Why data literacy is an essential skill

Defining data literacy

The data literacy toolbox

Data literacy in action

From data to insights

DIKW pyramid as a process

What is insight?

The DIKW journey

Data-driven decision making

Becoming data-driven

Facts & myths about being data-driven

The data-driven process

Fitting the problem statement

Data Literacy Basics

Data is everywhere nowadays, but how do you find the right data for your problem? In this chapter, you'll learn about data sources, common types of data, how to manage data, and what to do about common data problems.

Os dados estão em toda parte

Como encontrar os dados corretos

Como encontrar a fonte de dados correta

Opções

Dados abertos

Dados internos

Fontes de dados abertas vs. internas

Tipos de dados comuns

Importância dos tipos de dados

Dados estruturados

Dados não estruturados

Dados estruturados vs. não estruturados

Dados quantitativos vs. qualitativos

Gerenciamento de dados

Verdadeiro

Falso

Uso de bancos de dados

Armazenamento em nuvem

Pipeline de dados

Banco de dados

Painel

De qual ferramenta você precisa?

Problemas comuns de dados

Consequências dos problemas com os dados

Encontre os problemas nos dados

Combate aos dados sujos e ao viés de dados

Reading Data

In this chapter, we dive deeper into how to analyze your data to get the insights you need. You'll learn how and when to use the four types of analytics: descriptive, diagnostic, predictive, and prescriptive analytics.

Descriptive analytics

Reasons (not) to use descriptive analytics

Exploring the data

Exploring connections

Diagnostic analytics

Finding causes

Root cause analysis steps

Descriptive vs. diagnostic analytics

Predictive analytics

Are we predicting yet?

Building a predictive model

Looking into the future

Prescriptive analytics

Characteristics of prescriptive analytics

Predictive vs. prescriptive analytics

Matching use cases to the type of analytics

Working with and Analyzing Data

In the final chapter, we'll cover communicating the insights you gained from your data. You'll learn how to use visualizations and storytelling to craft an engaging data story and learn about the three keys to communicating effectively.

Data visualizations

The purpose of visualizations

Providing context

Data storytelling

(Not) part of the story

Crafting a story

Three keys to communicating effectively

Focus on your central message

Getting your outline in order

The importance of form

From data to story: a case study

Formulating the central message

Setting up the narrative structure

Choosing visualizations

Best and bad practices

Wrap-up

Communicating Insights

Data Visualization Cheatsheet

Course Glossary

Os dados estão em toda parte, o que torna a alfabetização em dados uma habilidade essencial para a vida. É uma habilidade que permite que você faça as perguntas certas sobre os dados e escolha as ferramentas certas para ler, interpretar e comunicar os dados. Este curso não técnico o equipará com o conhecimento e a habilidade necessários para se sentir confiante em relação aos dados e entender como eles podem ser usados para obter insights acionáveis e promover mudanças.
 
Por meio de exercícios práticos, você aprenderá como passar dos dados aos insights, como os dados orientam a tomada de decisões, como coletar e gerenciar dados, os quatro tipos de análise e como usar a narrativa e a visualização para melhorar a comunicação dos dados e muito mais.
 
Você começará com o básico, entendendo por que a alfabetização de dados é importante e por que você deve tomar medidas para se alfabetizar em dados. Você também aprenderá a usar os dados a seu favor, desde a obtenção de insights até a tomada de decisões.
 
Em seguida, você descobrirá como identificar fontes de dados, analisando alguns dos tipos mais comuns, como gerenciá-los e o que fazer quando tiver problemas com seus dados.
 
Na segunda metade deste curso de alfabetização em dados, você se concentrará em como obter insights usando a análise de dados. Além de explorar os diferentes tipos de análise e quando realizá-las, você também aprenderá a apresentar suas descobertas com impacto usando visualizações de dados e narração de histórias.
 
Ao terminar, você terá uma sólida compreensão de por que a alfabetização de dados é tão essencial no mundo moderno, bem como alguns dos fundamentos para identificar os tipos certos de dados a serem usados.
 
É hora de começar sua jornada para se alfabetizar em dados!

Os vídeos têm transcrições ao vivo que você pode ver clicando em “Mostrar transcrição” no canto inferior esquerdo dos vídeos.
O glossário do curso está à direita, na seção de recursos.
Para obter créditos de CPE, você precisa concluir o curso e atingir uma pontuação de 70% na avaliação de qualificação. Você pode acessar a avaliação clicando na chamada de créditos CPE à direita.

<h2>Explore os fundamentos da alfabetização de dados</h2> 
Os dados estão em toda parte, o que torna a alfabetização em dados uma habilidade essencial para a vida. É uma habilidade que permite que você faça as perguntas certas sobre os dados e escolha as ferramentas certas para ler, interpretar e comunicar os dados. Este curso não técnico o equipará com o conhecimento e a habilidade necessários para se sentir confiante em relação aos dados e entender como eles podem ser usados para obter insights acionáveis e promover mudanças.
 
Por meio de exercícios práticos, você aprenderá como passar dos dados aos insights, como os dados orientam a tomada de decisões, como coletar e gerenciar dados, os quatro tipos de análise e como usar a narrativa e a visualização para melhorar a comunicação dos dados e muito mais.
 
Você começará com o básico, entendendo por que a alfabetização de dados é importante e por que você deve tomar medidas para se alfabetizar em dados. Você também aprenderá a usar os dados a seu favor, desde a obtenção de insights até a tomada de decisões.
 
<h2>Obtenha um entendimento mais profundo dos dados</h2> 
Em seguida, você descobrirá como identificar fontes de dados, analisando alguns dos tipos mais comuns, como gerenciá-los e o que fazer quando tiver problemas com seus dados.
 
Na segunda metade deste curso de alfabetização em dados, você se concentrará em como obter insights usando a análise de dados. Além de explorar os diferentes tipos de análise e quando realizá-las, você também aprenderá a apresentar suas descobertas com impacto usando visualizações de dados e narração de histórias.
 
Ao terminar, você terá uma sólida compreensão de por que a alfabetização de dados é tão essencial no mundo moderno, bem como alguns dos fundamentos para identificar os tipos certos de dados a serem usados.

Dados estão por toda parte, tornando a alfabetização em dados uma habilidade essencial.

Introdução à alfabetização de dados

Os dados estão em toda parte, o que torna a alfabetização em dados uma habilidade essencial para a vida. 

Profissional de alfabetização de dados

Competências em dados para negócios

Armazenamento em nuvem

Introdução à alfabetização de dados

exercicio interativo prático