Ciência de Dados com Python

O curso Data Science com Python ajuda aprender a programação Python necessária para Data Science. Neste treinamento, dominará a técnica de como o Python é implantado para Data Science, trabalhando com a biblioteca Pandas para Data Science, limpeza de dados, visualização de dados, análise numérica, etc. Após a conclusão do curso, o formando dominará as ferramentas essenciais do Data Science com Python.

• Aprender os fundamentos da linguagem de programação Python;


• Saber trabalhar com funções NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn;


• Aprender manipular dados com panda e aprendizado por máquinas.

• Gestor de BI e Gestor de Projeto


• Desenvolvedores de software


• Profissionais de análise dispostos a trabalhar com Python


• Profissionais de Big Data


• Qualquer pessoa com interesse em ciência de dados

• Conhecimento básico de programação será útil


• Antes de prosseguir com este curso, presumimos que você tenha experiência anterior com APIs, conceitos de banco de dados e habilidades com a linguagem de programação python.

Módulo 1: Introdução a Linguagem de Programação Python

• Visão geral do Python


• As empresas que usam Python


• Diferentes aplicativos onde Python é usado


• Variáveis e Tipos de Dados


• Operandos e Expressões


• Estruturas lógicas e condicionais


• Estrutura de repetição


• Coleções

Módulo 2: Funções, OOP, Módulos, Excepções e Erros

• Funções


• Parâmetros de Função


• Variáveis globais


• Escopo da variável e valores de retorno


• Comprehensions, Expressões Lambdas e Funções integradas


• Tratamento de erros e excepções


• Módulos


• Leitura, Escrita e Manipulação de Arquivos


• OOP (Orientação a Objectos em Python)              

Módulo 3: Introdução ao NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn

• Análise de dados


• NumPy - matrizes


• Operações em matrizes


• Indexação, slicing e iteração


• Lendo e gravando arrays em arquivos


• Pandas - estruturas de dados e operações de índice


• Lendo e gravando dados de formatos Excel/CSV em Pandas


• Visualização de Dados com Matplotlib e Seaborn

Módulo 4: Manipulação de Dados

• Aquisição/Extração de dados


• DataFrames


• Operações em Dataframes


• Limpeza e Manipulação de dados


• Análise exploratória de dados

Módulo 5: Introdução à Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina

• Introdução a Ciência de Dados


• Nivelamento sobre Probabilidade e Estatística


• Introdução ao Aprendizado de Máquina


• Aprendizado Supervisionado


• Aprendizado Não-supervisionado


• Séries temporais