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Objetivo
Capacitar os alunos a utilizarem Python e SQL para realizar a captação, manipulação, armazenamento e análise de dados. O curso abordará a integração de dados com inteligência artificial, como o ChatGPT, além de apresentar conceitos fundamentais sobre a administração de banco de dados (DBA) e a utilização prática dessas ferramentas para conectar e automatizar tarefas no Excel e Power BI.
Pré-requisitos
- Noções básicas de informática.
- Interesse em análise e manipulação de dados.
Metodologia
Aulas totalmente práticas, onde cada conceito, após uma breve explanação teórica, é executado / configurado, através de exemplos dirigidos e exercícios práticos, otimizando e reforçando o aprendizado.
Conteúdo Programático
Introdução à Manipulação de Dados e DBA
- O que é manipulação de dados e sua relevância no mercado.
- Introdução ao papel do DBA (Database Administrator):
- Responsabilidades e importância no gerenciamento de dados.
- Organização e segurança de bases de dados.
- Estruturas de dados e fluxos de informação no ambiente corporativo.
Python para Manipulação e Análise de Dados
- Introdução ao Python:
- Configuração do ambiente (Anaconda/Jupyter).
- Uso de bibliotecas essenciais: pandas, numpy, matplotlib.
- Manipulação de dados com pandas:
- Importação de arquivos Excel e CSV.
- Limpeza e tratamento de dados: valores ausentes, duplicatas e formatação.
- Visualização de dados:
- Criação de gráficos (linha, barras, dispersão, pizza).
- Introdução ao seaborn para análises avançadas.
- Introdução ao uso de JSON no Python:
- Estruturas básicas de JSON e como manipulá-las.
- Integração com APIs que retornam dados em JSON.
SQL para Banco de Dados e Análise de Dados
- Introdução ao SQL e bancos de dados relacionais:
- Estrutura de um banco de dados (tabelas, colunas e registros).
- Diferenças entre bancos relacionais e não-relacionais.
- Comandos básicos:
- Criação de tabelas (CREATE), inserção (INSERT) e exclusão (DELETE).
- Seleção e filtro de dados: SELECT, WHERE, ORDER BY.
- Agregação: COUNT, SUM, AVG, MAX, MIN.
- Integração de SQL com Python:
- Consulta e manipulação de dados de bancos relacionais usando Python (sqlite3 ou SQLAlchemy).
- Conexão de bancos de dados com Excel e Power BI.
Python e IA: Conexão com o ChatGPT
- Introdução à inteligência artificial e ao ChatGPT:
- Visão geral e aplicações práticas da IA generativa.
- Como o ChatGPT pode ser utilizado em análises de dados.
- Conexão com a API do ChatGPT:
- Configuração de chaves de API e autenticação.
- Envio de prompts e tratamento de respostas.
- Integração do ChatGPT com Excel e Power BI:
- Automação de tarefas analíticas usando IA.
- Geração de insights e relatórios.
Integração e Automação com Excel e Power BI
- Automação de tarefas no Excel com Python:
- Uso de bibliotecas como openpyxl e xlwings.
- Criação de dashboards automatizados.
- Conexão entre Power BI e Python:
- Como importar scripts Python para relatórios no Power BI.
- Exemplos práticos de integração com IA:
- Geração de insights com ChatGPT em painéis do Power BI.
Projeto Final: Integração Completa com Excel, Power BI e IA
- Planejamento do projeto:
- Escolha de um cenário real para análise de dados.
- Conexão de dados entre Excel, Python e SQL.
- Desenvolvimento e entrega:
- Integração dos dados com a API do ChatGPT.
- Criação de relatórios interativos no Excel e Power BI.
- Apresentação e discussão dos projetos realizados.