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❇️ Os arquivos deste repositório são as versões finais e corrigidas dos Desafios pelos quais passei durante a Formação em Dados para conclusão do curso.

Neste desafio, você deverá construir um painel gerencial para um e-commerce que almeja estudar as suas vendas e, assim, traçar a melhor estratégia para alavancar seus resultados.

• Card com Quantidade de Vendas;
• Card com Valor de Vendas s/ Frete;
• Card com Valor de Vendas c/ Frete;
• Card com Quantidade de Clientes;
• Card com Renda Média dos Clientes;
• Gráfico de Linha com Quantidade de Vendas por Mês;
• Gráfico de Linha com Valor Total de Vendas por Mês;
• Gráfico de Barras com Quantidade de Vendas por Categoria;
• Gráfico de Barras com Valor Total de Vendas por Categoria;
• Gráfico de Barras com Distribuição de Idade dos Clientes;
• Gráfico de Barras com Distribuição de Renda dos Clientes;
• Segmentação de Dados por Bandeira;
• Segmentação de Dados por Estado;
• Segmentação de Dados por Canal de Venda;
• Segmentação de Dados por Departamento;
• Segmentação de Dados por Idade;
• Segmentação de Dados por Faixa de Renda;
• Segmentação de Dados por Estado de Nascimento.

• final\desafio1_dashboard.pbix > Dashboard final criado no desafio;
• src\desafio1_dataset.xlsx > Base de dados utilizada;
• Nota: 100
• Certificação: Introdução a Modelo de Regressão Linear.

A empresa de Marketing Digital "X" precisa atingir uma meta ambiciosa neste trimestre e precisa identificar os melhores planos de ação para alcançá-la. Para isso, ela decidiu criar um dashboard no Power BI que permita acompanhar os principais indicadores de desempenho. Com esses dados, a equipe poderá avaliar o desempenho de cada campanha, identificar oportunidades de otimização e escolher os melhores planos de ação para alcançar a meta do quarter.

• Card com Receita Total;
• Card com Receita Média por Compra;
• Card com Visualizações na Página;
• Gráfico de Pizza com Usuários Ativos por Gênero;
• Gráfico de Pizza com Usuários Ativos por Plataforma;
• Gráfico de Barras com Número de Compradores por Origem;
• Gráfico de Barras com Número de Usuários por Cidade;
• Gráfico de Linha com Número de Compradores por Data;
• Gráfico de Linha com Percentual de Visualização por Data;
• Segmentação de Dados por Data.

• final\desafio2_dashboard.pbix > Dashboard final criado no desafio;
• src\desafio2_dataset.xlsx > Base de dados utilizada;
• Nota: 100
• Certificação: Análise de Dados com Excel e Power BI.

Suponha que você seja um analista de dados em uma empresa Edtech. Sua empresa está focada em acelerar seu crescimento aumentando o número de usuários cadastrados. Portanto, você foi solicitado a analisar vários aspectos da aquisição de clientes para ver o status do crescimento de novos usuários em sua empresa. Você construirá um dashboard utilizando SQL em busca de definir os próximos passos. Deverá utilizar as informações para estabelecer a estratégia da empresa para o próximo ano.

1. Distribuição por Gênero;
2. Leads por Escolaridade;
3. Idade Média;
4. % Médio Assistido por Idioma;
5. Ligações Atendidas por Plataforma.

• final\desafio3_presentation.pdf > Apresentação com o dashboards e queries;
• Nota: 100
• Certificação: SQL para Análise de Dados.

Uma empresa está investindo mensalmente em plataformas de publicidade online, como Youtube, Facebook e newspaper, para a prospecção de leads (pessoas interessadas em seus produtos). A fim de acompanhar o desempenho desses investimentos, a empresa registra todos os gastos com publicidade e todos os retornos de vendas gerados a partir desses investimentos. Para identificar os fatores que mais impactam na geração de leads, a empresa solicitou a análise de um especialista em dados. Além disso, a empresa busca criar um modelo de predição de valores para estimar o retorno de vendas que pode ser gerado a partir de um determinado investimento em publicidade.

1. Análise Descritiva;
2. Análise Exploratória;
3. Modelagem;
4. Cálculo da predição;

• Google Colab > Notebook Jupyter com o desenvolvimento do projeto;
• src\desafio4_dataset.csv > Base de dados utilizada;
• Nota: 100
• Certificação: Python para Análise de Dados.