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Análise de Dados com Python

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
Última atualização 01/07/2025
Tempo de conclusão 6 horas 58 minutos
Membros 17
  • Introdução ao Numpy
    9Aulas · 1 h 9 min
  • Manipulação de dados com Pandas
    9Aulas · 3 h 14 min
    • 02.01 - Introdução ao Pandas: Series e DataFrames
    • 02.02 - Notebook da primeira aula
    • 02.03 - Exportação e carregamento de dados
    • 02.04 - Limpeza de dados básica
    • 02.05 - Como fazer uma boa limpeza de dados?
    • 02.06 - Filtragem, seleção e agregação de dados.mkv
    • 02.07 - Exercícios de fixação
    • 02.08 - Manipulação de Datas e Horários em Python
    • 02.09 - Trabalhando com Datas em Python: Boas Práticas, Exercícios e Recursos Úteis
  • Validação de dados com Pandera
    6Aulas · 59 min
    • 03.01 - Introção a validação de dados
    • 03.02 - O básico do Pandera com Pandas
    • 03.03 - Definindo esquema e mais formas de validação
    • 03.04 - Identificação e Correção de Dados Inválidos
    • 03.05 - Validação em diferentes situações
    • 03.06 - Introdução aos Decorators do Pandera
  • Visualização de dados com Seaborn
    4Aulas · 33 min
    • 04.01 - Introdução ao Seaborn e Matplotlib
    • 04.02 - Gráficos Básicos com Seaborn
    • 04.03 - Personalização de Gráficos com Seaborn
    • 04.04 - Gráficos Avançados com Searborn
  • Funções avançadas do numpy
    7Aulas · 33 min
    • 05.01 - Introdução módulo avançado de Numpy
      Novo
    • 05.02 - Broadcasting
      Novo
    • 05.03 - Agregações
      Novo
    • 05.04 - Manipulação em arrays
      Novo
    • 05.05 - Funções universais
      Novo
    • 05.06 - Otimização de código
      Novo
    • Pré-visualização Novo
  • Módulo Extra
    1Aulas · 30 min
    • Repositório com notebooks e exercícios do curso