Projeto de Dados com IA: Workshop Gratuito da EBAC Ensina a Criar seu Primeiro Portfólio
Um Projeto de Dados com IA será construído do zero durante um workshop gratuito e online da EBAC, voltado principalmente para quem está começando em análise de dados e ainda não sabe como transformar os estudos em um projeto próprio.
Durante dois encontros ao vivo, os participantes acompanharão uma análise completa: escolha e compreensão da base de dados, definição do problema, limpeza, exploração, uso de Inteligência Artificial como apoio, interpretação dos resultados e organização do trabalho para o portfólio.
A proposta é mostrar como sair de exercícios isolados em Python, SQL, Excel ou Power BI e começar a desenvolver análises que tenham objetivo, processo e resultados que possam ser explicados.
O que é o workshop Projeto de Dados com IA?
O evento Seu primeiro projeto de Dados com IA é um workshop gratuito promovido pela EBAC para apresentar como um projeto de análise de dados é desenvolvido na prática.
As aulas acontecem online e ao vivo, nos dias 11 e 12 de agosto, às 19h.
Em vez de concentrar o conteúdo apenas em uma ferramenta, a proposta é ensinar o raciocínio necessário para transformar dados em uma análise estruturada.
O participante acompanhará etapas como:
- Definição de um tema;
- Formulação da pergunta de análise;
- Escolha da base de dados;
- Compreensão das informações disponíveis;
- Limpeza e preparação dos dados;
- Exploração da base;
- Uso de IA como apoio;
- Identificação de insights;
- Apresentação dos resultados;
- Organização do projeto para portfólio.
O objetivo é ajudar iniciantes a compreenderem como diferentes conhecimentos estudados separadamente podem fazer parte de um único projeto.
Como transformar uma ideia em uma análise de dados?
Um dos primeiros desafios de um projeto é definir exatamente qual problema será investigado.
Antes de abrir o Power BI ou começar a escrever código em Python, é necessário saber qual pergunta os dados deverão ajudar a responder.
Uma ideia ampla como “analisar vendas”, por exemplo, pode ser transformada em perguntas mais específicas sobre comportamento dos resultados, produtos, períodos ou outras variáveis disponíveis na base.
Durante o workshop, os participantes aprenderão como sair de um tema genérico e chegar a uma pergunta que possa realmente ser investigada.
Por que a pergunta é tão importante?
Uma boa pergunta ajuda a definir:
- Quais dados serão necessários;
- Quais informações são relevantes;
- Quais análises precisam ser realizadas;
- Quais gráficos podem fazer sentido;
- Como interpretar os resultados;
- O que deve aparecer na apresentação final.
Isso evita um erro comum entre iniciantes: criar vários gráficos sem conseguir explicar qual problema está sendo analisado.
Como escolher uma base de dados?
Nem toda base de dados consegue responder a qualquer pergunta.
Antes de iniciar uma análise, é necessário entender quais informações estão disponíveis e quais limitações existem.
O workshop mostrará como observar elementos como:
- Colunas;
- Tipos de dados;
- Categorias;
- Datas;
- Valores ausentes;
- Informações duplicadas;
- Qualidade dos registros;
- Relação entre diferentes variáveis.
Esse processo ajuda a descobrir quais perguntas podem ser respondidas de maneira responsável com os dados disponíveis.
Entender os dados vem antes dos gráficos
Uma visualização pode parecer interessante e ainda assim levar a uma interpretação equivocada.
Por isso, compreender a origem, estrutura e limitações da base é uma etapa importante antes da criação de dashboards ou conclusões.
Como usar IA em um Projeto de Dados?
A Inteligência Artificial será utilizada como ferramenta de apoio durante diferentes etapas da análise.
Ela pode ajudar a:
- Explicar conceitos;
- Compreender códigos;
- Sugerir abordagens;
- Estruturar consultas;
- Identificar possíveis erros;
- Organizar etapas;
- Explorar hipóteses;
- Apoiar a documentação.
Entretanto, o workshop reforça uma diferença importante entre obter uma resposta da IA e saber avaliar se aquela resposta está correta.
IA não substitui raciocínio analítico
Um código gerado por IA pode executar normalmente e ainda produzir uma análise inadequada.
Da mesma forma, uma explicação aparentemente convincente pode não estar sustentada pelos dados.
Por isso, o profissional precisa verificar:
- Se o código realiza o cálculo esperado;
- Se os dados utilizados são adequados;
- Se existem informações faltantes;
- Se a comparação realizada faz sentido;
- Se a interpretação é sustentada pelos resultados;
- Se existem outras explicações possíveis.
A IA pode acelerar partes do trabalho, mas a validação continua sendo responsabilidade de quem realiza a análise.
Como limpar e explorar os dados?
Dados encontrados em situações reais nem sempre chegam preparados para análise.
É comum encontrar problemas como:
- Campos vazios;
- Informações duplicadas;
- Formatos inconsistentes;
- Categorias escritas de maneiras diferentes;
- Datas incorretas;
- Valores inesperados.
A etapa de limpeza busca identificar e tratar esses problemas antes da interpretação dos resultados.
Exploração dos dados
Depois da preparação, começa a análise exploratória.
Nessa fase, o participante pode investigar:
- Distribuições;
- Médias;
- Frequências;
- Evolução ao longo do tempo;
- Diferenças entre categorias;
- Valores extremos;
- Relações entre variáveis.
É durante a exploração que padrões e possíveis insights começam a aparecer.
Como transformar resultados em uma história?
Um bom Projeto de Dados com IA não termina quando o código funciona ou quando o dashboard fica pronto.
Também é necessário explicar o que foi descoberto.
A apresentação precisa conectar a pergunta inicial aos resultados encontrados.
Uma estrutura possível é:
- Problema ou pergunta;
- Contexto da análise;
- Base de dados utilizada;
- Preparação realizada;
- Metodologia;
- Principais resultados;
- Visualizações relevantes;
- Insights;
- Limitações;
- Considerações finais da análise.
Essa organização permite que outra pessoa compreenda o raciocínio utilizado durante o projeto.
Visualização de dados
Gráficos e dashboards devem ajudar a comunicar informações, e não apenas tornar o projeto visualmente mais elaborado.
Dependendo da análise, ferramentas como Excel e Power BI podem ser utilizadas para apresentar os resultados de maneira mais acessível.
Como criar um projeto para portfólio de Dados?
O segundo encontro será dedicado à apresentação do projeto como um Analista de Dados.
O objetivo é mostrar como organizar o trabalho para que recrutadores, gestores ou outros profissionais consigam compreender o processo realizado.
Um projeto pode reunir diferentes elementos:
| Elemento | Objetivo |
|---|---|
| Código | Demonstrar o processo técnico |
| Base de dados | Mostrar quais informações foram analisadas |
| Dashboard | Apresentar resultados visualmente |
| Relatório | Explicar descobertas e interpretações |
| Documentação | Registrar metodologia e decisões |
| GitHub | Organizar e compartilhar o projeto |
Nem todo projeto precisa utilizar todas as ferramentas disponíveis.
O mais importante é conseguir explicar por que determinada tecnologia foi escolhida e como ela contribuiu para responder à pergunta da análise.
GitHub no portfólio
O GitHub pode ser utilizado para organizar códigos, documentação e arquivos relacionados ao projeto.
Um repositório bem documentado pode incluir:
- Descrição do problema;
- Objetivo;
- Origem dos dados;
- Tecnologias utilizadas;
- Etapas da análise;
- Instruções para executar o projeto;
- Principais resultados;
- Imagens do dashboard;
- Limitações encontradas.
Isso facilita a avaliação do trabalho por outras pessoas.
Para quem o workshop é indicado?
O evento foi pensado principalmente para quem está começando na área de dados.
Pode ser interessante para:
- Iniciantes em Análise de Dados;
- Estudantes de Python;
- Estudantes de SQL;
- Usuários de Excel;
- Pessoas aprendendo Power BI;
- Profissionais em transição de carreira;
- Quem deseja montar um portfólio;
- Pessoas que utilizam IA durante os estudos;
- Quem ainda não desenvolveu um projeto próprio.
Não é necessário dominar todas essas ferramentas para participar.
A proposta é justamente mostrar como conhecimentos isolados podem ser organizados dentro de um processo completo de análise.
Como será a programação do workshop?
O evento será dividido em dois encontros online.
Dia 1 — Construindo seu primeiro projeto de Dados com IA
No primeiro encontro, o foco estará na construção do projeto.
Os participantes acompanharão o processo desde a definição do problema até a análise das informações, utilizando IA como apoio ao longo das etapas.
Dia 2 — Apresentando seu projeto como um Analista de Dados
O segundo encontro será dedicado à organização e apresentação dos resultados.
O objetivo é entender como transformar o trabalho realizado em algo que possa ser apresentado em um portfólio profissional.
| Informação | Detalhe |
|---|---|
| Evento | Seu primeiro projeto de Dados com IA |
| Formato | Online e ao vivo |
| Encontros | 2 |
| Horário | 19h |
| Participação | Gratuita |
| Certificado | Certificado de participação EBAC |
O workshop oferece certificado?
Sim. A EBAC informa que disponibilizará certificado de participação.
Para receber o documento, será necessário enviar os dados por meio do formulário compartilhado no chat durante os encontros ao vivo.
Por isso, quem deseja obter o certificado deve acompanhar as transmissões e ficar atento às orientações apresentadas durante as aulas.
Os participantes também poderão receber condições especiais relacionadas à formação profissional em Análise de Dados oferecida pela instituição.
Para quem já começou a estudar ferramentas como Python, SQL, Excel ou Power BI, mas ainda não conseguiu desenvolver algo próprio, o workshop pode ser uma oportunidade para entender como estruturar um projeto completo e apresentá-lo de maneira profissional.
Link de inscrição ⬇️
https://ebaconline.com.br/webinars/tech-workshop-2026-08-11-12
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