Curso de Python para Análise de Dados
O crescimento altamente acelerado da geração e armazenamento de dados nas organizações em todos os ramos de atividade tem demandado um número cada vez maior de profissionais capacitados para coletar, armazenar, gerenciar e analisar os dados, gerando insights para apoiar à tomada de decisão e garantindo vantagens competitivas da organização.
Diante disso muitas profissões vêm surgindo e crescendo cada vez mais em oferta de vagas e em remuneração, entre elas estão Cientista de Dados, Engenheiro de Dados, Engenheiro de Machine Learning, Engenheiro de Inteligência Artificial, Analista de Dados e Arquiteto de Dados.
Isto deixa claro que as carreiras ligadas Analytics e Data Science a representam uma excelente oportunidade para ampliação do potencial de empregabilidade de crescimento profissional.
Dentre as linguagens de programação mais utilizadas para análise de dados, computação interativa e visualização de dados está o Python.
Nos últimos 10 anos, o Python tornou-se uma das linguagens mais importantes para ciência de dados, aprendizado de máquina e desenvolvimento geral de software na academia e na indústria.
Esse Cursos Python para Análise de Dados tem como objetivo capacitar profissionais nos passos iniciais para atuação nessa extraordinária área do conhecimento.
OBJETIVOS DE APRENDIZAGEM DO CURSO
Ao final do curso o aluno terá capacidade de:
- Realizar programação utilizando a linguagem Python;
- Realizar operações com matrizes e computação vetorizada com NumPy;
Acessar dados em diversas fontes (arquivos, bancos de dados e web) e formatos (txt, csv, html, json, xls) utilizando Python e Pandas;
- Realizar operações complexas de carga, consolidação, limpeza e transformação de dados usando o Pandas
- Realizar operações de análise e visualização de dados utilizando Pandas, Matplotlib e Seaborn.
METODOLOGIA DE ENSINO
Aulas expositivas de introdução conceitual dos temas relacionados ao conteúdo teórico previsto usando apresentação de Slides e Tutoriais.
Aulas práticas para aplicação dos conhecimentos teórico utilizando a Linguagem Python 3 e a IDE Jupyter Notebook ( Computador Local ou Google Colaboratory )
Aulas do Curso
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Aula 01 - Instalação do Python e Jupyter Notebook - Python para Análise de Dados
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Aula 03 - 01 - Declaração de Variáveis
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Aula 03 - 02 - Variáveis do Tipo String
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Aula 03 - 06 - Variáveis do Tipo Booleano e None
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Aula 04 - 04 - Loop com WHILE
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Aula 05 - 04 - Estruturas de Dados - Dicionários
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Aula 05 - 06 - Estruturas de Dados - List Comprehension
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Aula 08 - 01 - Linguagem SQL para Banco de Dados
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Aula 08 - 03 - Manipulação de Banco de Dados com Python
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Aula 09 - 01 - Numpy - Criação de Arrays e Matrizes
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Aula 09 - 04 - Numpy - Forma e Remodelagem de Matrizes (shape)
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Aula 09 - 06 - Numpy - Junção / Segmentação de Arrays e Matrizes
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Aula 09 - 07 - Numpy - Filtragem e Ordenação em Arrays e Matrizes
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Aula 09 - 08 - Numpy - Geração de Valores Aleatórios em Arrays e Matrizes
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Aula 09 - 09 - Numpy - Funções Matemáticas e Estatísticas em Arrays e Matrizes
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Aula 09 - 10 - Numpy - Operações Aritméticas entre Arrays e Matrizes
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Aula 09 - 11 - Numpy - Exportação e Importação de Arrays e Matrizes para Arquivos
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Aula 09 - 12 - Numpy - Exemplo de Aplicação Prática - Importação e Preparação dos Dados
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Aula 09 - 13 - Numpy - Exemplo de Aplicação Prática - Análise dos Dados
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Aula 09 - 14- Numpy - Exemplo de Aplicação Prática - Análise dos Dados - Continuação
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Aula 10 - 01 - Matplotlib - Visualização de Dados - Anatomia do Gráfico
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Aula 10 - 05 - Matplotlib - Imgshow - Gráficos de Mapa de Calor
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Aula 10 - 06 - Visualização de dados com Seaborn
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Aula 11 - 01 - Pandas - Criando e Manipulando Séries
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Aula 11 - 03 - Pandas - Indexação e Seleção de dados no DataFrame
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Aula 11 - 04 - Pandas - Alinhamento de Dados e Aritmética entre Dataframes
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Aula 11 - 07 - Pandas - Estatísticas Descritivas dos Dados do Dataframe
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Aula 11 - 08 - Pandas - Agregação e Resumo de dados
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Aula 11 - 09 - Pandas - Exemplos de Aplicação Prática das Funções Básicas Para Análise de Dados
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Aula 11 - 11 - Pandas - Contagem de Valores
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Aula 11 - 12 - Pandas - Discretização de Colunas Numéricas - Criação de Intervalos
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Aula 11 - 13 - Pandas - Aplicação de Funções em Dataframes e Séries (pipe, apply, transform)
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Aula 11 - 14 - Pandas - Reindexando Dataframes e Séries (reindex e reindex_like)
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Aula 11 - 15 - Pandas - Removendo linhas e colunas do Dataframe
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Aula 11 - 16 - Pandas - Renomeando Colunas e Índices de Dataframes
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Aula 11 - 19 - Pandas - Classificação e Ordenação de Dataframes e Séries
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Aula 11 - 23 - Pandas - Remodelando Dataframes de Linhas Para Colunas (pivot_table e crosstab)
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