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Descubra o que é
Alfabetização de Dados
e como esse conceito pode auxiliar você a compreender, organizar e interpretar os dados do seu negócio.

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POR QUE
LER ESTE LIVRO?
Em um mundo no qual as organizações são ou estão tentando se tornar orientadas a dados (data driven), a diferença entre o bom gestor e o não tão bom gestor é que o primeiro tende a resolver os problemas do negócio tomando decisões baseadas em dados.

Com esse livro, você vai compreender, organizar e interpretar os dados do seu negócio para usá-los como subsídio para a tomada de decisão.

O QUE VOCÊ
ENCONTRARÁ NO LIVRO?

Alfabetização de Dados
Aprenda esse conceito e qual é a sua importância para as organizações 
data driven.
1
Sistemas de Informações
Conheça as arquiteturas dos sistemas de informação e a diferença entre sistemas transacionais e de apoio à decisão.
2
Projeto Conceitual de Banco de Dados
Compreenda os três niveis de abstração de um projeto de banco de dados relacional e os artefatos gerados durante a etapa de projeto conceitual.
3
Projeto Lógico de Banco de Dados
Identifique os artefatos gerados durante a etapa de projeto lógico de banco de dados relacional e aprenda a normalizar modelos de dados.
4
Projeto Físico de Banco de Dados
Reconheça os artefatos gerados durante a etapa de projeto físico de banco de dados relacional e pratique os comandos da linguagem SQL.
5
Big Data e Banco de Dados NoSQL
Descubra as caraterísticas de um ambiente de Big Data e como os bancos de dados NoSQL são utilizados nesse ambiente.
6
Data Warehouse
Visualize como o ambiente de Data Warehouse é utilizado para coletar, transformar, armazenar e apresentar os dados para o apoio à decisão
7
Lógica de Programação
Assimile os fundamentos de lógica de programação.
8
Linguagem Python
Pratique lógica de programação  implementando os fundamentos utilizando a linguagem de programação Python.
9
Ciência de Dados
Entenda os principais conceitos relacionados à ciência de dados e como são implementadas as soluções mais comuns dessa área.
Assim, será possível identificar os modelos preditivos e descritivos mais apropriados para a tomada de decisão.
10
Aprendizado Supervisionado
Explore algumas fórmulas e equações utilizadas pelas técnicas de classificação e análise de regressão.
11
Aprendizado Não Supervisionado
Navegue por aplicações práticas das técnicas de regras de associação e agrupamento.
12
Compre o livro e ganhe os seguintes bônus:
YouTube
Vídeos complementares aos conteúdos apresentados nos capítulos do livro:
Disponibilizamos várias playlists no canal do YouTube @ProgramarIsCool para aprimorar o aprendizado.
GitHub
Slides dos vídeos complementares:
Disponibilizamos arquivos pdf com o conteúdo dos vídeos complementares no GitHub.
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Códigos apresentados no Livro.
Disponibilizamos arquivos com os códigos apresentados no livro no GitHub.
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Cursos sobre assuntos apresentados no livro em formato de playlists:
Disponibilizamos vários cursos em formato de playlists no canal do YouTube @ProgramarIsCool para os leitores interessados em ir além do conteúdo apresentado no livro.
João da Silva
         MARCIO VICTORINO
Engenheiro da computação formado pelo Instituto Militar de Engenharia (IME), possui Especialização em Sistemas de Informação e Telemática pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), Mestrado em Sistemas e Computação pelo IME e Doutorado em Ciência da Informação pela Universidade de Brasília (UnB).
 
Tornou-se profissional de TI em 1994 quando concluiu o curso de graduação em Engenharia da Computação. Desde então, participou de vários projetos de TI do Exército Brasileiro (EB), desempenhando diversos papéis, iniciando como desenvolvedor de software até assumir a posição de gerente de projetos.
 
Em paralelo às atividades de engenharia, desenvolveu a carreira acadêmica por acreditar que a experiência adquirida no desenvolvimento de projetos de TI seria de grande valia para a formação de futuros profissionais da área. 

Em 2002, começou a ministrar disciplinas de TI em instituições de ensino superior do Distrito Federal. Em 2014, quando passou para a reserva do EB, ingressou como professor substituto do Departamento de Ciência da Computação (CIC) e, em 2017, tornou-se professor adjunto da Faculdade de Ciência da Informação (FCI) da UnB.

Atualmente, é professor da Graduação em Biblioteconomia da FCI e participa de dois programas de Pós-Graduação da UnB nas seguintes linhas de pesquisa: Gestão, Tecnologias e Organização da Informação e do Conhecimento do PPGCInf (FCI) e Ciência de Dados do PPCA (CIC).
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Livro
Alfabetização de Dados: compreenda, organize e interprete os dados do seu negócio

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