A certificação AI+ Business Intelligence™ foi desenvolvida para capacitar profissionais a transformar dados em insights estratégicos com apoio de Inteligência Artificial, de forma estruturada, prática e alinhada com os desafios atuais das organizações orientadas por dados. O foco está na integração entre AI, analytics e business intelligence para suportar decisões mais rápidas, informadas e com impacto real no negócio.
Ao longo do percurso, os participantes exploram como combinar técnicas de análise de dados, machine learning e visualização com ferramentas de BI, permitindo evoluir de relatórios descritivos para análises preditivas e prescritivas. São abordados temas como preparação de dados, modelação, análise estatística, dashboards inteligentes e utilização de ferramentas como Python, Power BI e Tableau, garantindo uma visão completa do ecossistema de BI moderno.
A componente prática assume um papel central, com exercícios aplicados, utilização de ferramentas e um capstone project focado na resolução de problemas reais, permitindo consolidar competências na análise de dados e na geração de insights acionáveis para o negócio
Em parceria com a Rumos, Platinum Gold Partner.
Objetivos
- Compreender a integração entre Inteligência Artificial e Business Intelligence;
- Aplicar técnicas de análise de dados e machine learning em contextos de negócio;
- Preparar e transformar dados para análise avançada;
- Desenvolver modelos preditivos para suporte à decisão;
- Utilizar ferramentas de BI com capacidades de IA;
- Criar dashboards e visualizações com impacto;
- Aplicar técnicas de prompt engineering em contextos de análise;
- Transformar dados em insights acionáveis para o negócio.
Destinatários
- Business Analysts e profissionais de Business Intelligence;
- Data Analysts e profissionais de dados;
- Gestores e decisores que pretendam utilizar dados para apoiar decisões estratégicas;
- Profissionais de IT e analytics envolvidos em projetos de dados;
- Profissionais que pretendam desenvolver competências em análise e decisão orientada por dados.
Condições
Detalhes do exame
- Duração: 90 minutos;
- Pontuação mínima de aprovação: 70% (35/50);
- Formato: 50 questões de escolha múltipla e múltipla resposta;
- Realização online, através de plataforma com proctoring por IA e agendamento flexível
Pré-Requisitos
- Conhecimentos básicos de análise de dados e conceitos de negócio;
- Familiaridade com ferramentas digitais e análise de informação;
- Interesse em utilizar IA para potenciar a análise e interpretação de dados;
- Noções básicas de estatística são benéficas, mas não obrigatórias.
Metodologia
A formação decorre em formato e-learning, com aproximadamente 40 horas de conteúdos on-demand, incluindo vídeos, e-book, podcasts e atividades práticas interativas. A aprendizagem pode ser realizada em qualquer momento e a partir de qualquer lugar, com quizzes modulares para acompanhar o progresso.
Programa
- Course Introduction
- Introduction to AI and BI Fundamentals
- Python for AI-Driven Business Intelligence
- Data Preparation and Feature Engineering with AI
- Machine Learning (ML) for Business Intelligence
- Advanced AI and Generative AI for BI
- Statistical Analysis with AI Tools
- AI-Powered Business Intelligence Tools
- Prompt Engineering for AI-Driven BI
Course Introduction
Introduction to AI and BI Fundamentals
- Core concepts of Artificial Intelligence and Business Intelligence
- Role of AI in modern data-driven decision-making
- BI frameworks and data analysis lifecycle
- Converting raw data into actionable business insights
- Emerging trends and challenges in AI-powered BI
Python for AI-Driven Business Intelligence
- Python fundamentals for data analysis
- Data manipulation using Pandas and NumPy
- Machine learning basics with Scikit-learn
- Data visualization using Matplotlib and Seaborn
- Hands-on Python exercises for real-world BI scenarios
Data Preparation and Feature Engineering with AI
- Data collection and sourcing techniques
- Data quality assessment and validation
- Data cleaning, transformation, and encoding
- Feature engineering for improved model performance
- Practical activity on preparing data for AI-driven BI
Machine Learning (ML) for Business Intelligence
- Supervised learning: regression and classification
- Unsupervised learning: clustering and anomaly detection
- Predictive modeling for business forecasting
- Model evaluation and performance tuning
- Hands-on ML model development for BI use cases
Advanced AI and Generative AI for BI
- Deep learning fundamentals for business analytics
- Neural networks: ANN, CNN, and RNN applications
- Generative AI models (GANs, VAEs) for BI
- Transformer models (BERT, GPT) for NLP-driven BI
- Hands-on activity using advanced AI for predictive insights
Statistical Analysis with AI Tools
- Statistical foundations for business intelligence
- Time series analysis and trend forecasting
- Combining AI with statistical methods
- Automated statistical analysis using AI tools
- Enhancing accuracy and scalability in BI decision-making
AI-Powered Business Intelligence Tools
- Overview of AI-enhanced BI platforms
- Power BI and Tableau with AI capabilities
- Advanced analytics and automated insights
- Interactive dashboards and visualization techniques
- Practical exercises using AI-powered BI tools
Prompt Engineering for AI-Driven BI
- Fundamentals of prompt engineering
- Designing effective prompts for BI tasks
- Using AI prompts for reports, insights, and trend analysis
- Optimizing AI responses for business questions
- Hands-on prompt creation for real-world BI use cases
