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  • Neste curso você aprenderá a utilizar as principais ferramentas de análise de dados em Python, tais como NumPy, pandas, Matplotlib, além de aprender IPython, Jupyter Notebook e a utilizar a distribuição Anaconda. Análise de dados é a atividade de transformar um conjunto de dados com o objetivo de poder verificá-los melhor dando-lhes ao mesmo tempo uma razão de ser e uma análise racional. É analisar os dados de um problema e identificá-los. A análise de dados possui diferentes facetas e abordagens, incorporando diversas técnicas . Tem grande importância em áreas como: ciências, estudos sociais e negócios, por conta da diversidade de modelos possíveis.

Neste curso você aprenderá a utilizar as principais ferramentas de análise de dados em Python, tais como NumPy, pandas, Matplotlib, além de aprender IPython, Jupyter Notebook e a utilizar a distribuição Anaconda.

 

Análise de dados é a atividade de transformar um conjunto de dados com o objetivo de poder verificá-los melhor dando-lhes ao mesmo tempo uma razão de ser e uma análise racional. É analisar os dados de um problema e identificá-los. A análise de dados possui diferentes facetas e abordagens, incorporando diversas técnicas . Tem grande importância em áreas como: ciências, estudos sociais e negócios, por conta da diversidade de modelos possíveis.

Fonte: Wikipedia

  • Ter feito o curso Python para Todos (do mesmo instrutor) ou outro curso de Python básico é importante porque não serão abordados assuntos básicos neste curso.
  • É ideal para programadores Python e Analistas iniciantes nas áreas de ciência de dados.
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  • Section 1 : Introdução 3 Lectures 00:13:18

    • Lecture 1 :
    • Introdução Preview
      Esta aula é uma breve introdução sobre o curso.
    • Lecture 2 :
    • Material de apoio
      Orientações sobre os materias que serão disponibilizados em cada aula.
    • Lecture 3 :
    • Instalando a distribuição Anaconda
      Nesta aula você aprenderá a instalar a distribuição Anaconda no Windows e no Linux.
  • Section 2 : Introdução ao IPython e Jupyter Notebook 2 Lectures 00:38:06

    • Lecture 1 :
    • Introdução ao IPython e Jupyter Notebook - Aula 1
      Nesta aula você aprenderá a utilizar o IPython e o Jupyter Notebook.
    • Lecture 2 :
    • Introdução ao IPython e Jupyter Notebook - Aula 2
      Nesta aula você aprenderá a utilizar o Markdown no Jupyter Notebook.
  • Section 3 : Introdução ao NumPy 9 Lectures 01:20:02

    • Lecture 1 :
    • Introdução ao NumPy - Aula 1 - Parte 1
      Nesta aula você aprenderá o que é o NumPy, aprenderá sobre ndarray, tipos numéricos NumPy, velocidade e funções para criação de arrays.
    • Lecture 2 :
    • Introdução ao NumPy - Aula 1 - Parte 2
      Nesta aula serão apresentados outros métodos do ndarray.
    • Lecture 3 :
    • Introdução ao NumPy - Aula 1 - Parte 3
      Nesta aula você aprenderá sobre números complexos, o atributo flat e a conversão de um array em uma lista.
    • Lecture 4 :
    • Matemática com arrays NumPy
      Nesta aula você aprenderá a realizar operações matemáticas com arrays NumPy.
    • Lecture 5 :
    • Indexação básica e fatiamento
      Nesta aula você aprenderá sobre indexação e fatiamento de arrays Numpy.
    • Lecture 6 :
    • Indexação booleana
      Nesta aula você aprenderá sobre indexação booleana de arrays NumPy.
    • Lecture 7 :
    • Indexação sofisticada
      Nesta aula você aprenderá sobre indexação sofisticada de arrays NumPy.
    • Lecture 8 :
    • Transposição de arrays e troca de eixos
      Nesta aula você aprenderá a realizar transposição e troca de eixos em arrays NumPy.
    • Lecture 9 :
    • Funções universais (ufunc)
      Nesta aula você aprenderá sobre funções universais do NumPy.
  • Section 4 : Introdução ao pandas 9 Lectures 01:34:04

    • Lecture 1 :
    • Introdução ao pandas
      Esta aula é uma introdução à biblioteca pandas.
    • Lecture 2 :
    • Series
      Nesta aula você aprenderá a utilizar a estrutura de dados Series.
    • Lecture 3 :
    • DataFrame
      Nesta aula você aprenderá a utilizar a estrutura de dados DataFrame.
    • Lecture 4 :
    • Objetos Index
      Continuando as aulas sobre Introdução às estruturas de dados do pandas, nesta aula você aprenderá a utilizar os Objetos Index.
    • Lecture 5 :
    • Funcionalidades essenciais - Reindexação e descarte de entradas de eixo
      Nesta aula você aprenderá sobre reindexação e descarte de entradas de eixo.
    • Lecture 6 :
    • Funcionalidades essenciais - Indexação, seleção e filtragem
      Nesta aula você aprenderá sobre indexação, seleção e filtragem.
    • Lecture 7 :
    • Funcionalidades essenciais - Aritmética e alinhamento de dados
      Nesta aula você aprenderá sobre funções matemáticas e alinhamento de dados.
    • Lecture 8 :
    • Funcionalidades essenciais - Aplicação de funções e mapeamento
      Nesta aula você aprenderá sobre aplicação de funções e mapeamento no Pandas.
    • Lecture 9 :
    • Funcionalidades essenciais - Ordenação e classificação
      Nesta aula você aprenderá sobre ordenação e classificação de Series e Dataframes.
  • Section 5 : Carregando e armazenando dados em vários formatos de arquivos 2 Lectures 00:28:29

    • Lecture 1 :
    • Lendo dados em formato texto
      Nesta aula você aprenderá a carregar e trabalhar com arquivos de texto utilizando o Pandas.
    • Lecture 2 :
    • Escrevendo dados em formato texto
      Nesta aula você aprenderá a exportar dados de um objeto DataFrame ou Series para arquivos de texto.
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Evaldo Wolkers é gerente de Tecnologia da Informação, bacharel em Sistemas de Informação e pós-graduado em Segurança da Informação. Também foi professor universitário e ministrou aulas das disciplinas de Sistemas de Informação e Segurança da Informação. Seu primeiro contato com linguagens de programação foi a mais de 24 anos e possui 20 anos de experiência em desenvolvimento de sistemas, trabalhando no desenvolvimento de aplicações desktop, Web, Mobile (Android e iOS) e para equipamentos POS (Point of Sale). Amante de todas as linguagens de programação, sem preconceito algum.
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