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:

1. Problema ou pergunta;
2. Contexto da análise;
3. Base de dados utilizada;
4. Preparação realizada;
5. Metodologia;
6. Principais resultados;
7. Visualizações relevantes;
8. Insights;
9. Limitações;
10. 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:

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.

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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