Análise de Dados com Python
Esse curso é uma jornada completa para quem deseja dominar as principais bibliotecas utilizadas no processamento, validação e visualização de dados. Começando com o NumPy, os alunos aprenderão a manipular arrays e realizar cálculos numéricos eficientes. Em seguida, explorarão o Pandas, fundamental para transformar e estruturar conjuntos de dados de forma prática. Além disso, o curso aborda o Pandera, uma ferramenta essencial para validação e garantia da qualidade dos dados, permitindo identificar e corrigir inconsistências antes da análise.
A última etapa do curso foca na apresentação dos dados com Seaborn, onde os alunos aprenderão a criar gráficos impactantes e explorar visualmente tendências e padrões. Para aprofundar ainda mais o conhecimento, há um módulo avançado de NumPy, cobrindo técnicas de otimização e manipulação avançada de arrays. Com essa formação, os participantes estarão preparados para aplicar a análise de dados de forma prática e eficiente, utilizando as melhores ferramentas do ecossistema Python.
Responsável | Marcos Aurelio Wozhiak Junior de Oliveira |
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Última atualização | 01/07/2025 |
Tempo de conclusão | 6 horas 58 minutos |
Membros | 17 |
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Introdução ao Numpy9Aulas · 1 h 9 min
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Pré-visualização
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Pré-visualização
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Pré-visualização
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01.04 - Operações Matemáticas
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01.05 - Funções estatísticas
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01.06 - Como Usar a Documentação do NumPy para Encontrar Funções
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01.07 - Mais manipulações de Arrays
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01.08 - Notebook do Módulo - Numpy
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Exercício de Numpy
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Manipulação de dados com Pandas9Aulas · 3 h 14 min
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02.01 - Introdução ao Pandas: Series e DataFrames
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02.02 - Notebook da primeira aula
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02.03 - Exportação e carregamento de dados
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02.04 - Limpeza de dados básica
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02.05 - Como fazer uma boa limpeza de dados?
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02.06 - Filtragem, seleção e agregação de dados.mkv
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02.07 - Exercícios de fixação
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02.08 - Manipulação de Datas e Horários em Python
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02.09 - Trabalhando com Datas em Python: Boas Práticas, Exercícios e Recursos Úteis
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Validação de dados com Pandera6Aulas · 59 min
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03.01 - Introção a validação de dados
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03.02 - O básico do Pandera com Pandas
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03.03 - Definindo esquema e mais formas de validação
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03.04 - Identificação e Correção de Dados Inválidos
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03.05 - Validação em diferentes situações
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03.06 - Introdução aos Decorators do Pandera
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Visualização de dados com Seaborn4Aulas · 33 min
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04.01 - Introdução ao Seaborn e Matplotlib
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04.02 - Gráficos Básicos com Seaborn
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04.03 - Personalização de Gráficos com Seaborn
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04.04 - Gráficos Avançados com Searborn
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Funções avançadas do numpy7Aulas · 33 min
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05.01 - Introdução módulo avançado de NumpyNovo
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05.02 - BroadcastingNovo
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05.03 - AgregaçõesNovo
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05.04 - Manipulação em arraysNovo
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05.05 - Funções universaisNovo
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05.06 - Otimização de códigoNovo
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Pré-visualização Novo
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Módulo Extra1Aulas · 30 min
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Repositório com notebooks e exercícios do curso
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