Profissional Certificado em Tomada de Decisões Orientada por Dados (CDDDMP)

O curso de formação Certified Data-Driven Decision Making Professional (CDDDMP) beneficiaria profissionais seniores responsáveis por utilizar insights analíticos para orientar o crescimento estratégico e o desempenho organizacional. O público-alvo inclui diretores executivos, diretores operacionais e financeiros, vice-presidentes seniores, diretores de estratégia, gerentes de operações e diretores de desenvolvimento de negócios. Gestores de risco empresarial e líderes de melhoria de desempenho também podem desenvolver capacidades relevantes para avaliar evidências, gerir incertezas e apoiar decisões estruturadas.

O curso de formação Profissional Certificado em Tomada de Decisão Baseada em Dados (CDDDMP) conecta os KPIs empresariais com análises confiáveis ao estabelecer primeiro como pensar estatisticamente sobre aplicações gerenciais. Os participantes examinam tipos de dados, qualidade e preparação antes de usar descobertas quantitativas nas decisões gerenciais. Essa base os ajuda a relacionar medidas de desempenho com evidências adequadas, em vez de depender de dados não examinados ou métricas desconectadas.

A análise exploratória de dados no Excel pode melhorar a compreensão gerencial ao transformar dados amostrais em resumos estruturados e perfis visuais acessíveis. Os participantes examinam tabelas dinâmicas, tabelas resumo e exibições visuais como formas de identificar padrões e organizar evidências. Essas técnicas apoiam uma avaliação inicial dos dados empresariais antes que os gestores avancem para análise inferencial, teste de hipóteses ou modelagem preditiva.

Os gestores podem interpretar dados numéricos examinando medidas de localização central e não central, dispersão e forma da distribuição. O curso aborda assimetria e distribuições bimodais, relações entre descritores numéricos e análise detalhada de medidas numéricas. Juntos, esses conceitos ajudam os participantes a distinguir valores típicos da variação, reconhecer padrões incomuns de distribuição e explorar como as medidas de negócios se relacionam em uma amostra.

Os métodos de amostragem e os intervalos de confiança são importantes porque ajudam os gestores a tirar conclusões fundamentadas a partir dos dados da amostra, reconhecendo a incerteza envolvida. Os participantes estudam técnicas de amostragem baseadas em aleatoriedade, distribuições amostrais e a distribuição normal de probabilidade como fundamentos da inferência estatística. Eles também analisam a estimativa de intervalos de confiança, permitindo avaliar a faixa provável em torno de uma estimativa, em vez de tratar o resultado da amostra como exato.

O teste de hipóteses apoia comparações ao fornecer um processo estruturado para avaliar se as diferenças observadas justificam consideração estatística. O curso aborda testes para uma média populacional única, duas médias populacionais independentes, pares pareados e médias em múltiplas populações. Os participantes também examinam a justificativa para o teste de hipóteses e seus possíveis tipos de erro, que são importantes ao interpretar evidências para decisões gerenciais.

O curso aborda a análise de regressão como uma forma de explorar relações estatísticas e construir modelos baseados em previsão. Os participantes examinam o processo de construção do modelo, incluindo a justificativa para desenvolver modelos de regressão e a importância de avaliá-los. Esse conhecimento apoia a avaliação gerencial de como as relações dentro dos dados podem informar previsões de desafios operacionais, resultados de desempenho ou oportunidades de receita.

A mineração de dados descritiva foca em identificar e explicar padrões dentro dos dados disponíveis, enquanto a mineração de dados preditiva é orientada por objetivos e preocupa-se em antecipar resultados. O curso apresenta a evolução da mineração de dados e examina as aplicações gerenciais de ambas as abordagens. Essa distinção ajuda os participantes a decidir se uma questão empresarial requer uma compreensão mais clara dos padrões existentes ou um modelo voltado para possibilidades futuras.