Python para Data Science - 50h
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Aprenda Python para trabalhar com dados
Desenvolva conhecimentos de programação e análise de dados em um percurso de 50 horas. O curso começa pelos fundamentos de Python e avança para organização de informações, gráficos e estatística aplicada, com exercícios e o projeto Supermarket.
Utilize Anaconda Navigator e Jupyter Notebook e trabalhe com NumPy, pandas, Matplotlib e Seaborn. O programa também apresenta o Google Colaboratory, a plataforma Kaggle e aplicações introdutórias de visão computacional, reconhecimento de texto e áudio.
Para quem é este curso?
Para estudantes, profissionais e pessoas interessadas em aprender programação Python e aplicá-la à análise de dados. O conteúdo parte de lógica de programação, tipos de variáveis e estruturas de controle antes de avançar para bibliotecas e aplicações.
Programa do curso
Programa do curso
O conteúdo está organizado em quatro módulos. Expanda cada módulo abaixo para consultar os assuntos.
Fundamentos de Python
Interpretador, IDEs, lógica, variáveis, operadores, coleções, decisões e repetições, entrada e saída de dados, strings, valores randômicos e introdução à criptografia.
Ambiente de análise e visualização
Anaconda, Jupyter Notebook, ambientes virtuais, Markdown, biblioteca Statistics, NumPy, funções, leitura de dados e gráficos com Matplotlib, incluindo operações com imagens.
Análise de dados com pandas
Series e DataFrames, importação e gravação de dados, validação, concatenação, filtros, agrupamentos, gráficos com pandas e Seaborn, correlação e trabalho com datas e horários.
Estatística e aplicações práticas
Medidas estatísticas, histogramas, boxplots, distribuição de frequências e projeto Supermarket. Aplicações com tabelas HTML, bancos de dados, identificação de faces, OCR, texto para voz e áudio MP3.
- Conhecendo python
- Usando o interpretador python
- Tipos de IDE para python
- Lógica de programação
- Tipos de variáveis
- Operadores matemáticos
- Operadores relacionais
- Listas e tuplas
- Conjuntos e dicionários
- Estruturas de decisão e repetição
- Laços (while) e loops (for)
- Entrada de dados via teclado
- Saída de dados formatados
- Métodos de strings
- Geração de valores randômicos
- Introdução à criptografia
- Anaconda Navigator
- Jupyter Notebook
- Ambientes virtuais
- Comandos mágicos
- Linguagem Markdown
- Instalação de temas
- Operações em conjuntos
- Operações em dicionários
- Funções da biblioteca Statistics
- Biblioteca NumPy
- Tipos de dados NumPy
- Principais funções
- Seleção e fatiamento
- Criação de módulos e funções
- Leitura de arquivos de dados
- Gráficos com Matplotlib
- Plotagem de imagens
- Conversão de cores
- Redimensionamento
- Matplotlib com Pandas
- Biblioteca Pandas
- Criação de Series e DataFrames
- Importando dados para DataFrames
- Salvando DataFrames
- Tipos de variáveis na estatística
- Variáveis categóricas e enumerações
- Validação e análise de dados
- Concatenação de DataFrames
- Filtros de dados com Pandas
- Contagem de valores
- Agrupamento
- Gráficos com Pandas
- Gráficos com Seaborn
- Plotagem desvio padrão
- Função apply do pandas
- Função de correlação
- Trabalhando com data e hora
- Conhecendo o Google Colaboratory
- Conhecendo a Kaggle.com
- Estatística aplicada
- Conceitos básicos de estatística
- Medidas de tendência central
- Medidas separatrizes
- Medidas de dispersão
- Histograma e boxplot
- Distribuição de frequências
- Projeto Supermarket
- Aplicações com NumPy e Pandas
- Importando tabelas de páginas html
- Importação/exportação para banco de dados
- Introdução à visão computacional
- Identificação de faces
- Reconhecimento de texto com OCR
- Texto para voz
- Áudio mp3
Pré-requisitos
O programa inclui os fundamentos de Python. Consulte a equipe da Softgraf para avaliar os conhecimentos necessários e seu ponto de partida.
Carga horária: 50 horas.
Próximas turmas
Ainda não há uma próxima data publicada para este curso. Consulte a equipe sobre a abertura de novas turmas.
Matrícula e informações
Carga horária total: 50 horas. Consulte a Softgraf para confirmar próximas turmas, modalidade, horários, investimento e condições de matrícula.
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