Visão Geral

Este curso ensina profissionais a utilizar técnicas de Engenharia de Prompts para potencializar atividades de análise de dados com o apoio de Inteligência Artificial Generativa. O participante aprenderá a criar prompts eficazes para exploração de dados, geração de insights, interpretação de resultados, construção de relatórios, apoio à tomada de decisões e automação de tarefas analíticas. O curso combina conceitos de análise de dados, business intelligence e IA Generativa para aumentar a produtividade e a qualidade das análises.

Objetivo

Após realizar este curso, você será capaz de:

• Compreender como aplicar Engenharia de Prompts em atividades de análise de dados
• Criar prompts eficazes para exploração, interpretação e comunicação de informações
• Utilizar IA Generativa para apoiar análises descritivas, diagnósticas e exploratórias
• Gerar relatórios, dashboards conceituais e recomendações baseadas em dados
• Melhorar a produtividade em tarefas analíticas e de business intelligence
• Aplicar boas práticas de validação, governança e uso responsável da IA em análises de dados

Publico Alvo

• Analistas de Dados
• Analistas de Business Intelligence (BI)
• Cientistas de Dados iniciantes
• Analistas de Negócios
• Gestores que trabalham com indicadores e métricas
• Profissionais que utilizam dados para tomada de decisão

Pre-Requisitos

• Conhecimentos básicos de análise de dados e planilhas eletrônicas
• Familiaridade com indicadores de desempenho e relatórios gerenciais
• Interesse em Inteligência Artificial Generativa
• Não é necessário conhecimento avançado de programação

Conteúdo Programatico

Module 1: Introduction to Prompt Engineering for Data Analysis

1. Fundamentals of Generative AI
2. Large Language Models overview
3. AI-assisted data analysis concepts
4. Business intelligence and analytics use cases
5. Opportunities and limitations of AI in analytics
6. Responsible AI principles

Module 2: Foundations of Effective Analytical Prompting

1. Anatomy of analytical prompts
2. Defining analytical objectives
3. Context and business requirements
4. Structuring data-related instructions
5. Output specification techniques
6. Prompt quality assessment

Module 3: Core Prompting Techniques

1. Zero-shot prompting
2. Few-shot prompting
3. Role-based prompting
4. Analytical reasoning prompts
5. Scenario-driven prompting
6. Prompt refinement strategies

Module 4: Data Exploration and Understanding

1. Exploratory data analysis support
2. Dataset interpretation techniques
3. Identifying trends and patterns
4. Outlier investigation assistance
5. Data quality assessment prompts
6. Business context interpretation

Module 5: Descriptive and Diagnostic Analytics

1. KPI interpretation workflows
2. Performance analysis prompts
3. Root cause analysis support
4. Comparative analysis techniques
5. Variance analysis assistance
6. Business reporting generation

Module 6: Data Storytelling and Communication

1. Executive summary generation
2. Business report creation
3. Insight communication strategies
4. Visualization recommendations
5. Stakeholder-focused reporting
6. Presentation support workflows

Module 7: Prompt Engineering for Business Intelligence

1. Dashboard interpretation prompts
2. BI reporting assistance
3. Decision-support analysis
4. Performance monitoring workflows
5. Strategic analysis support
6. Business review preparation

Module 8: Prompt Engineering for SQL and Data Queries

1. SQL query generation assistance
2. Query explanation techniques
3. Data extraction workflows
4. Query optimization recommendations
5. Database exploration support
6. Data validation strategies

Module 9: Prompt Engineering for Data Science Workflows

1. Statistical analysis support
2. Hypothesis generation assistance
3. Feature analysis concepts
4. Model interpretation support
5. Analytical documentation generation
6. Data science productivity workflows

Module 10: Validation and Quality Assurance

1. Fact-checking analytical outputs
2. Data validation techniques
3. Error identification strategies
4. Analytical consistency verification
5. Trustworthy reporting practices
6. Human review processes

Module 11: Governance, Privacy and Responsible Analytics

1. Data privacy considerations
2. Sensitive information protection
3. AI governance principles
4. Compliance and regulatory concerns
5. Ethical analytics practices
6. Risk management strategies

Module 12: Data Analysis Prompt Engineering Workshop

1. Exploratory analysis exercises
2. KPI interpretation scenarios
3. Business intelligence case studies
4. SQL and analytics workshops
5. Executive reporting projects
6. Final prompt engineering for data analysis project