Vou te fazer uma proposta irrecusável, considerando que temos poucas vagas para o curso.
Temos condições especiais para matrículas antecipadas, ex-alunos ICAP, cursos in company e empresas parceiras. Essas condições não são cumulativas e não se aplicam nos casos de transferência entre cursos ou modalidades. Para verificar, entre em contato, antes de finalizar sua matrícula.
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Fazer o curso "Explorando o Universo de Análise de Dados com R e Google Data Studio voltado para o setor público" pode ser uma excelente escolha por várias razões, especialmente para quem atua ou deseja atuar na gestão pública. Aqui estão alguns motivos para investir nesse aprendizado:
1. Capacitação Estratégica no Setor Público
• Tomada de decisões baseadas em dados: Aprender a coletar, organizar e interpretar dados com o R e o Google Data Studio ajuda a desenvolver insights confiáveis para embasar políticas públicas e melhorar os serviços à população.
• Eficiência e transparência: Ferramentas como R e Google Data Studio permitem criar relatórios interativos e painéis de controle que tornam a gestão mais transparente e acessível para os cidadãos e stakeholders.
2. R - Uma Linguagem Poderosa e Gratuita
• Análise estatística avançada: O R é amplamente utilizado para manipulação, visualização e modelagem de dados, ideal para projetos que exigem rigor analítico.
• Flexibilidade e escalabilidade: É possível trabalhar com bancos de dados robustos e criar scripts reutilizáveis para diversas aplicações no setor público, desde orçamento público até análise de políticas sociais.
3. Google Data Studio - Ferramenta de Visualização Acessível
• Criação de dashboards interativos: O Google Data Studio facilita a transformação de dados brutos em relatórios visuais e intuitivos, ideais para comunicar resultados a diferentes públicos.
• Integração com outras fontes de dados: A ferramenta se conecta a diversos bancos de dados e sistemas, simplificando a análise de informações vindas de múltiplas áreas da administração pública.
4. Aplicação Direta no Contexto do Setor Público
• Análise de indicadores de desempenho: Aprender a rastrear e monitorar métricas-chave, como índices de saúde, educação e segurança, que são fundamentais para a gestão pública.
• Otimização de recursos: Identificar ineficiências e oportunidades de melhoria nos processos públicos a partir de análises de dados consistentes.
5. Desenvolvimento Profissional e Currículo Competitivo
• Habilidades valorizadas no mercado: Dominar ferramentas como R e Google Data Studio diferencia os profissionais no setor público, onde a demanda por competências em ciência de dados e visualização cresce rapidamente.
• Crescimento na carreira: A capacidade de criar relatórios robustos e análises detalhadas pode abrir portas para posições estratégicas e de liderança.
6. Contribuição para uma Gestão Pública mais Moderna
• Inovação e impacto social: O uso de análise de dados promove um setor público mais moderno, eficiente e alinhado às necessidades da sociedade.
• Conformidade com a Lei de Acesso à Informação (LAI): Ferramentas que facilitam a transparência auxiliam a cumprir os requisitos legais de prestação de contas.
Este curso é ideal para quem busca aliar conhecimento técnico a uma aplicação prática que faz a diferença no setor público. Se você trabalha com dados, indicadores ou gestão pública, esse é um investimento certeiro para o seu desenvolvimento!
Um curso de análise de dados voltado para o setor público com foco em R e Google Data Studio pode abordar uma ampla gama de questões relevantes, organizadas em torno de quatro principais eixos: introdução ao contexto, desenvolvimento de habilidades técnicas, aplicação prática e boas práticas na análise de dados. Abaixo estão algumas sugestões:
1. Introdução ao Contexto e à Importância da Análise de Dados no Setor Público
• Transparência e Prestação de Contas: Como o uso de dados pode melhorar a accountability para cidadãos e stakeholders.
• Tomada de Decisão Baseada em Evidências: Exemplos de políticas públicas eficazes guiadas por dados.
• Leis e Diretrizes: Compliance com LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados) e outras regulamentações relacionadas à coleta, uso e disseminação de dados.
• Principais Fontes de Dados: Dados abertos governamentais e bases externas para análise.
2. Desenvolvimento de Habilidades Técnicas:
2.1 - Com R:
• Introdução ao R: Configuração do ambiente, pacotes essenciais e manipulação básica de dados.
• Processamento de Dados: Limpeza, transformação e junção de datasets (usando pacotes como dplyr e tidyr).
• Análise Estatística e Exploratória: Estatísticas descritivas, visualização inicial de dados (com ggplot2), e identificação de padrões.
• Automatização de Processos: Criação de scripts para relatórios recorrentes e rotinas automatizadas.
2.2 - Com Google Data Studio:
• Fundamentos: Conexão de fontes de dados e criação de relatórios dinâmicos.
• Visualização Interativa: Uso de gráficos, tabelas e painéis para tornar dados mais acessíveis.
• Dashboards para o Setor Público: Exemplos de indicadores relevantes, como saúde, educação e orçamento.
• Integração com o R: Como exportar dados processados no R para uso no Google Data Studio.
3. Aplicação Prática no Setor Público
• Definição de KPIs: Identificação de métricas-chave para monitoramento de programas e projetos.
• Estudos de Caso:
- Análise de desempenho escolar ou hospitalar com R e visualização no Google Data Studio.
- Relatórios de acompanhamento orçamentário e fiscal.
• Previsão e Modelagem: Uso de R para prever cenários, como arrecadação de impostos ou demanda por serviços.
• Monitoramento de Políticas Públicas: Criar dashboards para acompanhar impacto e alcance de programas.
4. Boas Práticas na Análise de Dados
• Qualidade de Dados: Métodos para verificar inconsistências, duplicidades e dados ausentes.
• Ética e Privacidade: Uso responsável dos dados e comunicação ética dos resultados.
• Documentação e Reprodutibilidade: Como documentar scripts e projetos de forma clara e sustentável.
• Comunicação de Resultados: Estratégias para apresentar análises de forma clara e impactante para diferentes públicos.
Quer aprofundar em algum desses tópicos ou adicionar outros que ache pertinentes?
Ser um servidor público especialista em análise de dados com ferramentas como R e Google Data Studio, voltado especificamente para o setor público, é um grande diferencial por várias razões, como:
1. Tomada de decisão baseada em dados:
Você poderá transformar grandes volumes de dados em insights acionáveis, ajudando na formulação de políticas públicas mais eficazes e transparentes.
2. Automatização e eficiência:
O uso do R para análises estatísticas avançadas e automação de tarefas pode agilizar processos complexos, reduzindo o tempo necessário para análises repetitivas.
3. Visualização clara e objetiva:
Com o Google Data Studio, é possível criar dashboards interativos e relatórios intuitivos, que ajudam a comunicar informações complexas de forma compreensível para gestores e stakeholders.
4. Atuação estratégica:
Um especialista em dados no setor público é fundamental para direcionar recursos, identificar gargalos e monitorar o impacto de programas governamentais em tempo real.
5. Transparência e prestação de contas:
Ferramentas de análise e visualização ajudam a fornecer dados mais acessíveis para a sociedade, promovendo transparência nos gastos públicos e decisões estratégicas.
6. Alta demanda por especialização:
O setor público busca cada vez mais profissionais que entendam não apenas da análise de dados, mas também do contexto e necessidades governamentais, o que abre inúmeras oportunidades de crescimento e destaque.
Você pode explorar áreas como planejamento urbano, saúde pública, educação, gestão de recursos financeiros, entre outras, utilizando seu conhecimento para impactar positivamente a sociedade. Se bem aproveitado, esse diferencial pode abrir portas para promoções, projetos estratégicos e reconhecimento profissional.
Teórico-prático:
• Apresentação conceitual seguida por exercícios práticos em casos reais da administração pública.
Uso de Dados Públicos Reais:
• Utilizar bases de dados abertas (como IBGE, Portal da Transparência, ou específicas da localidade).
Atividades Colaborativas:
• Trabalhos em grupo para criar soluções práticas utilizando o Power BI.
Recursos Didáticos
• Aulas presenciais ou remotas (com ferramentas como Teams, Zoom ou Google Meet).
• Apostilas e guias práticos.
• Bases de dados para práticas.
Curso com aula ao vivo em dias e horários pré-estabelecidos ou por meio do seu computador ou dispositivo móvel.
Aulas com interação em tempo real e via web conferência através do ZOOM.
As aulas serão gravadas e ficarão disponíveis por 100 dias para que você possa rever o conteúdo apresentado durante o curso.
O curso tem como objetivo desenvolver competências em análise de dados, capacitando os participantes a manipular, analisar e visualizar dados utilizando o software R, com foco na aplicação prática no setor público. Também visa ensinar a criação de dashboards informativos e interativos através do Google Data Studio e outras ferramentas, facilitando a comunicação eficaz de informações e insights. Além disso, o curso introduz técnicas estatísticas e de machine learning para análises de dados, incluindo regressão e modelos preditivos, a fim de apoiar decisões baseadas em evidências.
Outro objetivo é demonstrar como automatizar processos de coleta e tratamento de dados, otimizando fluxos de trabalho e garantindo a qualidade dos dados. O curso busca promover a transparência e a prestação de contas, capacitando os profissionais a apresentarem dados de forma clara e acessível. Além disso, ensina a integrar dados de múltiplas fontes, tanto internas quanto externas, para realizar análises abrangentes. Por fim, incentiva a aplicação dos conhecimentos adquiridos para desenvolver soluções inovadoras para os desafios enfrentados pelo setor público, promovendo uma gestão mais eficiente e inovadora baseada em dados.
Olha que nós somos Especialistas nessa área.
Com 16 anos de atuação no mercado de cursos.
Começamos com cursos na área pública de Pós-Graduação e depois de Capacitação.
Já fizemos mais de 60 cursos diferentes e muitas turmas de cada cursos, ajudando nossos quase 43.000 alunos a se qualificarem.
Mas apenas após o início da pandemia que aperfeiçoamos nossos cursos para disponibilizamos para venda online.
Somos uma empresa especializada com uma equipe de profissionais extremamente qualificados como docentes e atuantes nas áreas que ministram as capacitações com titulação de especialistas mestres e doutores.
Por motivos operacionais ou por falta de quórum, o ICAP reserva-se ao direito de adiar,
alterar a programação ou o palestrante, por questões e razões de ordem superveniente.
A inscrição será confirmada mediante envio da nota de empenho, ordem de serviço, autorização,
depósito ou outra forma de comprovação do pagamento.
Os cursos presenciais serão ministrados em Cuiabá – MT. Todos os cursos poderão ser
telepresencial ao vivo (online), onde as aulas ficarão gravadas e disponibilizadas no portal
do aluno por 100 dias, ou outro período a combinar, após o término do curso.
Os cursos presenciais em outras localizações terão valores diferenciados.
| TEMAS | C/H | PERÍODO | HORÁRIO |
|---|---|---|---|
EXPLORANDO O UNIVERSO DE ANÁLISE DE DADOS COM R E GOOGLE DATA STUDIO VOLTADO PARA O SETOR PÚBLICO | 30 | 20 A 24 DE OUTUBRO DE 2025 | 08 AS 11 HS 14 AS 17 HS |
EXPLORANDO O UNIVERSO DE ANÁLISE DE DADOS COM R E GOOGLE DATA STUDIO VOLTADO PARA O SETOR PÚBLICO | 06 | 27 DE OUTUBRO DE 2025 | 08 AS 11 HS 14 AS 17 HS |
EXPLORANDO O UNIVERSO DE ANÁLISE DE DADOS COM R E GOOGLE DATA STUDIO VOLTADO PARA O SETOR PÚBLICO | 04 | 28 DE OUTUBRO DE 2025 | 08 AS 12 HS |
CONTEÚDO PROGRAMÁTICO |
| Módulo 1: Conceitos Básicos de R – 6 horas Objetivo do Módulo: Este módulo apresenta os fundamentos da linguagem R, capacitando os alunos a entenderem sua importância, instalarem e configurarem corretamente os ambientes de trabalho, e utilizarem suas primeiras funções. É a base para o uso eficaz do R em estatística e ciência de dados. 1.1 Introdução ao R e suas Aplicações (1h) • Por que aprender R? 1.2 Conhecendo o R (0.5h) • História e evolução da linguagem R. 1.3 Instalação do Ambiente (1h) • Download e instalação do R (Windows, MacOS e Linux). 1.4 Configuração Inicial (0.5h) • Ajustes e personalizações no RStudio. 1.5 Primeiros Passos com R (2h) • Executando comandos no console. 1.6 Atividade Prática (1h) • Exercícios introdutórios: criando objetos, aplicando funções simples, manipulando vetores. |
| Módulo 2: Conceitos Intermediários de R – 7 horas Objetivo do Módulo: Este módulo amplia o conhecimento dos alunos sobre programação em R, explorando visualizações de dados, criação de funções, estruturas de controle, uso de pacotes, e introdução a análises estatísticas e modelos preditivos. É ideal para consolidar a base prática e analítica com R. 2.1 Visualização de Dados com R (1.5h) • Gráficos básicos com a função plot(). 2.2 Funções Personalizadas (1h) • Criação de funções: estrutura, argumentos e retorno. 2.3 Estruturas de Controle e Repetição (1.5h) • Condicionais: if, else, ifelse. 2.4 Gerenciamento de Pacotes (0.5h) • Instalação de pacotes com install.packages(). 2.5 Introdução à Análise Estatística (2.5h) • Estatísticas Descritivas: |
| Módulo 3: Trabalhando com Dados no R – 9 horas Objetivo do Módulo: Este módulo apresenta as principais técnicas para importar, limpar, transformar e integrar dados no R. Os alunos aprenderão a manipular diferentes formatos, acessar bancos de dados e dados públicos, e preparar informações para análise e modelagem. 3.1 Estruturas e Tipos de Dados no R (1h) • Revisão dos principais tipos: vetores, listas, matrizes, data frames e fatores. 3.2 Importação e Exportação de Dados (2h) • Leitura de arquivos .csv, .txt e Excel com readr e readxl. 3.3 Limpeza e Transformação de Dados (2h) • Tratamento de valores ausentes (NA), duplicações e inconsistências. 3.4 Acesso a Dados Públicos e Web Scraping (2h) • Uso de APIs governamentais (ex: IBGE, DATASUS) com httr e jsonlite. 3.5 Integração e Automação de Coleta de Dados (2h) • Junção de tabelas com left_join(), inner_join(), bind_rows(). |
| Módulo 4: Dashboards e Apresentações com R – 6 horas Objetivo do Módulo: Este módulo ensina como transformar análises em produtos de comunicação claros e interativos. Os alunos aprenderão a criar relatórios dinâmicos com R Markdown e a desenvolver dashboards com Shiny, incluindo a publicação online de seus projetos. 4.1 Introdução ao R Markdown (1.5h) • Conceito de documentos dinâmicos e reprodutíveis. 4.2 Relatórios Interativos (1.5h) • Inserção de tabelas e gráficos dinâmicos (com knitr, kableExtra, plotly). 4.3 Criação de Dashboards com Shiny (2h) • Introdução ao pacote shiny: UI e Server. 4.4 Publicação de Dashboards (1h) • Hospedagem de projetos no shinyapps.io. |
| Módulo 5: Visualização de Dados com Google Data Studio – 6 horas Objetivo do Módulo: Este módulo apresenta o Google Data Studio como uma poderosa ferramenta de visualização interativa. Os alunos aprenderão a conectar diferentes fontes de dados, criar dashboards eficazes, aplicar princípios de storytelling e publicar seus projetos de forma otimizada para diversos públicos. 5.1 Visão Geral do Google Data Studio (0.5h) • O que é o Google Data Studio e como se posiciona no ecossistema de BI. 5.2 Conexão com Fontes de Dados (1h) • Conectores nativos: Google Sheets, BigQuery, Google Analytics. 5.3 Criação e Personalização de Dashboards (1h) • Layouts, temas e identidade visual. 5.4 Gráficos e Visualizações (0.5h) • Tipos de gráficos disponíveis: séries temporais, barras, mapas, dispersão etc. 5.5 Campos Calculados e Métricas Personalizadas (1h) • Criação de campos derivados (ex: taxas, categorias condicionais). 5.6 Storytelling com Dados (0.5h) • Princípios de narrativa visual: foco, hierarquia, contexto. 5.7 Otimização e Performance (0.5h) • Técnicas para melhorar velocidade de carregamento. 5.8 Compartilhamento e Publicação (1h) • Opções de compartilhamento: permissões, links públicos ou restritos. |
Módulo 6: Indicadores de Desempenho e Impacto – 6 horas Objetivo do Módulo: Neste módulo, os alunos aprenderão a definir, calcular, automatizar e apresentar indicadores de desempenho, com foco em sua aplicação prática no setor público. Serão abordadas técnicas para construção de métricas eficazes, visualização clara dos resultados e análise de impacto a partir dos dados. 6.1 Introdução aos Indicadores (0.5h) • Conceito de indicador: o que é, para que serve e por que medir. 6.2 Fórmulas e Cálculos de Indicadores (1h) • Interpretação de proporções, médias, taxas e índices compostos. 6.3 Automação de Indicadores com R (1.5h) • Criação de scripts para atualização automática de indicadores. 6.4 Cálculo de Indicadores no Google Data Studio (1h) • Uso de campos calculados para métricas derivadas. 6.5 Visualização de Indicadores (1h) • Boas práticas na apresentação de indicadores (dashboards, semáforos, séries históricas). 6.6 Indicadores e Impacto no Setor Público (1h) • Casos práticos de uso de indicadores em políticas públicas. |
PRINCIPAIS EXPERIÊNCIAS PROFISSIONAIS
• Graduação em Ciências Econômicas. Universidade Federal de Mato Grosso – UFMT (2021)
Experiência profissional:
Atuo principalmente na área de ciências sociais aplicadas e minha especialização é análise de dados e desenvolvimento de soluções; tenho expertise em desenvolvimento em linguagem de programação em Python, R e banco de dados; Coleta, processamento e análises estatísticas; Análise de Redes Complexas e Big Data.
Empresa: Federação das Indústrias de Mato Grosso – FIEMT 05/2021– Atualmente
Cargo: Cientista de dados
Atividades: Infraestrutura de dados, atuando na manutenção e operação de ambientes baseados em servidores Linux (Debian) e containers Docker, incluindo serviços como Apache Spark, bancos de dados relacionais e MinIO. Desenvolvimento de pipelines de dados e automações utilizando Python e R, com foco em eficiência e alinhamento às demandas do negócio. Realização de web scraping e coleta de dados secundários para atualização contínua de indicadores econômicos. Criação de relatórios automatizados com R Markdown e dashboards interativos em Power BI, promovendo a análise e visualização de dados de forma estratégica. Participação ativa na implementação de novas tecnologias voltadas à área de dados, além da gestão e atualização de bases, rotinas de ETL e criação de views em bancos como SQL Server, MySQL e PostgreSQL.
Cargo: Analista de Dados Autônomo 01/2015 – 2021
Atividade: Atuação como analista de dados independente, com foco em análises estatísticas, desenvolvimento de indicadores e visualização de dados utilizando a linguagem R. Responsável pela estruturação e tratamento de bases de dados, aplicação de técnicas estatísticas para geração de insights e elaboração de gráficos informativos para divulgação de resultados. Desenvolvi soluções voltadas para a produção de conhecimento aplicado a políticas públicas, ciência, tecnologia e inovação.
Principais Projetos desenvolvidos:
• Os Conselhos Municipais de Políticas Públicas em Mato Grosso: mapeamento, desempenho e perspectivas. ISSBN: 9788598587790 (2015-2016) – Link de acesso
• Propriedade Intelectual e Desenvolvimento no Brasil. ISBN: 9788557310056 (2018-2019) – Link de acesso
• Pacote de R getLattes. (2017-2018) – Link de acesso
O curso "Explorando o Universo de Análise de Dados com R e Google Data Studio voltado para o Setor Público" é direcionado para profissionais que atuam ou desejam atuar em órgãos e instituições públicas e que buscam:
1. Melhorar a tomada de decisão: Utilizando dados para criar análises detalhadas e relatórios que apoiem políticas públicas, gestão de recursos e processos administrativos.
2. Desenvolver habilidades técnicas: Aprender a trabalhar com a linguagem de programação R, uma ferramenta poderosa para análise de dados, e o Google Data Studio, para criação de dashboards e relatórios dinâmicos.
3. Ampliar conhecimentos em transparência e eficiência: Focado em quem deseja apresentar informações claras e acessíveis para o público e os gestores, contribuindo para a transparência pública.
4. Atender às demandas da gestão baseada em dados: Ideal para servidores públicos, gestores de projetos, analistas de dados, técnicos e consultores que precisam transformar grandes volumes de dados em insights aplicáveis ao contexto do setor público.
Se você trabalha em áreas como planejamento, finanças, saúde, educação, controle interno ou outras áreas administrativas do setor público, este curso pode ser altamente relevante para o desenvolvimento de suas competências.
O curso "Explorando o Universo de Análise de Dados com R e Google Data Studio voltado para o Setor Público" oferece diversas vantagens, especialmente para profissionais e gestores que trabalham em órgãos públicos. Veja alguns dos principais benefícios:
1. Foco na Tomada de Decisão Baseada em Dados
• Capacita os participantes a utilizarem ferramentas de análise de dados para identificar tendências e padrões, otimizando a gestão pública.
• Promove a criação de soluções baseadas em evidências, o que aumenta a eficiência na alocação de recursos e na execução de políticas públicas.
2. Domínio de Ferramentas Modernas
• R: Uma das linguagens mais populares para análise de dados, com recursos robustos para estatísticas, modelagem preditiva e visualização de dados.
• Google Data Studio: Ferramenta gratuita e intuitiva para criar relatórios e dashboards interativos que ajudam a comunicar informações de maneira clara e acessível.
3. Aplicação Prática ao Setor Público
• Os exemplos e estudos de caso são direcionados para desafios e contextos específicos do setor público, como:
- Monitoramento de indicadores sociais e econômicos.
- Avaliação de políticas públicas.
- Gestão de orçamentos e gastos governamentais.
4. Automação de Processos
• Ensinando a integrar R e Google Data Studio, o curso possibilita a automação de análises e relatórios, reduzindo tempo e trabalho manual.
5. Criação de Dashboards Interativos
• A habilidade de criar painéis que permitem visualização em tempo real facilita a transparência e o compartilhamento de dados com a sociedade e outros gestores públicos.
6. Desenvolvimento de Habilidades Analíticas
• Amplia a capacidade dos participantes de interpretar e transformar dados brutos em insights valiosos.
• Prepara profissionais para lidar com grandes volumes de dados e trabalhar com ferramentas de código aberto.
7. Acessibilidade e Escalabilidade
• Tanto R quanto o Google Data Studio são ferramentas gratuitas, tornando-as acessíveis mesmo para órgãos públicos com recursos limitados.
• Os conhecimentos adquiridos podem ser aplicados em projetos de diferentes escalas, desde análises locais até regionais ou nacionais.
8. Fomento à Transparência e Accountability
• Incentiva a criação de relatórios e visualizações de fácil acesso para a população, fortalecendo a transparência na gestão pública.
Esse curso é ideal para quem busca modernizar a administração pública e implementar práticas baseadas em dados para melhorar a eficiência e o impacto das políticas públicas.
Se o curso for Telepresencial ao vivo a gravação do curso ficará disponível no portal do aluno online por mais 100 dias.
Não, o curso pode ser Presencial e/ou Telepresencial ao vivo.
Se o curso for na modalidade Telepresencial você pode fazer de qualquer lugar do mundo que tenha acesso à internet.
81 horas aula
Sim, ao concluir o curso será emitido um certificado com validade em todo o Brasil.
Sim, 7 dias de garantia após a compra
CENTRAL ATENDIMENTO
Estaremos a sua disposição para atendê-lo quando precisar de ajuda ou tiver alguma dúvida pelo e-mail: suporte@icapcursos.com.br
Pelos telefones: 65 99679-2601 WhatsApp e 65 98116-9633 WhatsApp
E chat do site www.icapcursos.com.br
IMPORTANTE:
Por motivos operacionais ou por falta de quórum, o ICAP reserva-se ao direito de adiar, alterar a programação ou o palestrante, por questões e razões de ordem superveniente. A inscrição será confirmada mediante envio da nota de empenho, ordem de serviço, autorização, depósito ou outra forma de comprovação do pagamento.
Os cursos presenciais serão ministrados em Cuiabá – MT. Todos os cursos poderão ser telepresencial ao vivo (online), onde as aulas ficarão gravadas e disponibilizadas no portal do aluno por 100 dias, ou outro período a combinar, após o término do curso.
Os cursos presenciais em outras localizações terão valores diferenciados.
