Data Science com Python
4.1 (270 ratings)
Course Ratings are calculated from individual students’ ratings and a variety of other signals, like age of rating and reliability, to ensure that they reflect course quality fairly and accurately.
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Data Science com Python

Conheça o poder do Python para projetos de Ciência de Dados!
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Created by Elton Oliveira
Last updated 1/2019
Portuguese
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This course includes
  • 9 hours on-demand video
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What you'll learn
  • Aprenderão a trabalhar com Ciência de Dados com Python
Course content
Expand all 60 lectures 08:48:06
+ Introdução
2 lectures 05:57

Nesta aula irei explicar o que é ciência de dados e o que faz um cientista de dados

Preview 02:54
Por que Python?
03:03
+ Configurando Ambiente
4 lectures 12:25

Nesta aula iremos fazer a inatalação da distribuição anaconda no windows

Instalando Python e Distribuição Anaconda no Windows
03:07

Nesta aula iremos instalar a distribuição anaconda no MacOs

Instalando Python e Distribuição Anaconda no MacOS
02:41

Nesta aula irei mostrar como instalar a distribuição anaconda no linux

Instalando Python e Distribuição Anaconda no Linux
01:21

Nesta aula irei falar um pouco sobre o Jupyter 

Introdução Jupyter
05:16
+ Introdução a linguagem Python
18 lectures 03:15:00

Nesta aula iremos aprender como fazer comentários de uma e várias linhas, entenderemos como funciona as variáveis no Python

Comentários e variáveis
11:26

Nesta aula iremos falar sobre os tipos de dados

Tipos de Dados
10:34

Nesta aula iremos estudar os operadores no Python

Operadores Aritméticos e Lógicos
15:37

Nesta aula iremos aprender a utilizar e manipular Strings

Conhecendo as Strings
08:38

Nesta aula iremos aprender a utilizar estrutura de controle com Python

Estrutura de controle
18:12

Nesta aula irei explicar bem brevemente a diferença entre as duas funções

Range e XRange
04:53

Nesta aula iremos aprender como trabalhar com estas estruturas no Python

Estrutura de Repetições
18:43

Código da aula de estrutura de repetições

Código aula estrutura de repetições
00:06

Nesta aula iremos aprender a utilizar funções

Preview 12:34

Nesta aula iremos aprender a criar nossos próprios módulos

Módulos e Pacotes
08:35

Nesta aula iremos aprender como manipular arquivos no Python

Manipulação de Arquivos
16:59

Nesta aula iremos aprender a trabalhar com Exceções no Python

Exceções
10:28

Nesta aula irei explicar com uma introdução simples o são classes e objetos

Introdução - Classe e Objetos
07:45

Nesta aula iremos criar uma classe e conhecer as variáveis de instânciae e de classe, executaremos também alguns exemplos simples 

POO na Prática Parte 1
12:41

Nesta aula iremos estudar herança com exemplos práticos

POO na Prática Parte 2 - Herança
14:03

Nesta aula irei ensinar como utilizar a sobrecarga de operadores e obter a saída personalizada

POO na Prática Parte 3 - Sobrecarregar de Operadores
08:07

Nesta aula irei explicar o que são métodos de classe, classe estática e como utilizar os decoradores de maneira correta

POO na Prática Parte 4 - @classmethod e @staticmethod
10:44

Nesta aula irei explicar de forma simples o que são métodos e variáveis estáticas

POO na Prática Parte 5 - métodos e variáveis estáticas
04:55
+ Dominando o NumPy
17 lectures 02:13:35

Nesta aula iremos ter uma introdução ao NumPy e conhecer um pouco sobre a biblioteca 

Preview 02:40

Nesta aula iremos dar os primeiros passos com a biblioteca NumPy

NumPy - Noções básicas
09:30

Nesta aula iremos aprender a converter os tipos de dados do array de várias formas

NumPy - Array
07:53
Manipulação de array
03:50

Nesta aula iremos abordar como é feito o acesso por index e fatiamento

NumPy - Array (indexação e fatiamento)
08:46

Nesta aula irei mostrar alguns exemplos avançados de fatiamento

NumPy - Array (indexação e fatiamento) Parte 2
05:51

Nesta aula irei falar sobre indexação booleana com exemplos simples

NumPy - Array(indexação booleana)
10:23

Nesta aula iremos conhecer a biblioteca matplotlib

MatPlotLib na prática
10:34

Nesta aula iremos aprender a manipular nossos eixos, ticks e grids manualmente

MatPlotLib - setando eixos, ticks e grids
07:31

Nesta aula iremos aprender a formatar a linha do gráfico gerado

MatPlotlib - Trabalhando com Linhas
04:42

Nesta aula irei ensinar como inserir marcadores e como combinar com estilos de linhas

MatPlotLib - Adicionando Marcadores
09:07

Nesta aula iremos aprender a documentar nosso gráfico com rótulos, anotações e legendas

MatPlotLib - Utilizando rótulos, anotações e legendas
13:34

Nesta aula iremos conhecer as funções universais com exemplos práticos

NumPy - Funções universais
09:23

Nesta aula iremos saber o que são helper functions

NumPy- Funções auxiliares
03:03

Nesta aula iremos aprender a trabalhar com datas e horas utilizando o numpy 

NumPy - Datas e Horas Parte 1
08:54

Nesta aula iremos aprender a gravar os dados da nossa matriz em um arquivo csv

NumPy - Exportando e lendo arquivo csv
10:10

Nesta aula iremos ler e adicionar novo campo em nossa matriz

NumPy - Exportando e lendo arquivo csv parte 2
07:44
+ Iniciando com o Pandas
17 lectures 02:58:44

Nesta aula iremos entender como funciona o Pandas com os primeiros passos

Iniciando com o Pandas
07:47

Nesta aula iremos aprender a utilizar filtragem booleana e criar Series a partir de dicionários

Pandas - Filtragem e Dicionários
08:41

Nesta aula iremos aprender a identificar os valores nulos

Pandas - Valores nulos
06:49

Nesta aula iremos iniciar com o DataFrame

Pandas - DataFrame
11:28

Nesta aula iremos aprender a manipular valores das colunas e linhas do nosso DataFrame

Pandas - DataFrame manipulando valores
11:13

Nesta aula iremos aprender a criar um DataFrame com dicionários aninhados

Pandas - DataFrame, dicionários aninhados
10:07

Nesta aula iremos conhecer o conceito de índices e objetos no pandas

Pandas - DataFrame, Índices e Objetos
05:09

Nesta aula iremos aprender a reindexar objetos no pandas

Pandas - DataFrame, Reindexação
13:02

Nesta aula iremos aprender os primeiros passos, na aplicação de técnicas descritivas nos dados de exemplo

Pandas DataFrame - Resumindo e Calculando estatísticas descritivas
10:21

Nesta aula, iremos aprender a utilizar os métodos para analisar a covariância e correlação utilizando os dados do Yahoo! Finanças

Pandas DataFrame - Correlação e Covariância
16:14

Nesta aula, iremos aprender alguns métodos simples para trabalhar com valores exclusivos e contagens

Pandas DataFrame - Valores exclusivos, contagens de valor e associação
09:42

Nesta aula iremos iniciar a leitura de texto com o pandas

Pandas - Escrita e leitura de arquivo de texto
12:44

Nesta aula iremos explorar alguns argumentos importantes da função read_csv.

Pandas - Escrita e leitura de arquivo de texto - Parte 2
18:45

Nesta aula iremos aprender a trabalhar com fragmentos de dados.

Pandas - Escrita e leitura de arquivo de texto - Parte 3
11:27

Nesta aula iremos utilizar a função to_csv para escrever dados em nosso arquivo

Pandas - Escrita e leitura de arquivo de texto - Parte 4
06:31

Nesta aula iremos importar a biblioteca csv e manipular delimitadores de forma manual

Pandas - Trabalhando com formatos de delimitadores
08:10

Nesta aula iremos aprender de forma simples manipular arquivos no formato JSON

Manipulando arquivos JSON
10:34
+ Aulas extras
1 lecture 02:24

Nesta aula irei ensinar como você poderá entrar no nosso grupo vip

Como entrar no grupo vip do curso
02:24
+ Fontes
1 lecture 00:00

Este é o link do meu Google drive, deixarei todos os arquivos atualizados aqui, não postei no Github pois não abordarei controle de versão no curso.

Pasta com arquivos compartilhados
00:00
Requirements
  • Noção básica de como utilizar um computador
Description

Este curso leva uma abordagem prática à Ciência de Dados, apresentando soluções para vários problemas. Começaremos estudando a linguagem Python, pois este conteúdo foi elaborado para qualquer nível, do iniciante ao avançado, depois conheceremos várias bibliotecas utilizadas em grandes empresas para mineração e visualização de dados, vamos explorar dados usando diferentes métodos, como aquisição de dados, limpeza de dados, mineração de dados, aprendizado de máquina e visualização de dados, aplicados a uma variedade de tipos de dados diferentes, como dados estruturados ou texto livre.

Irei mostrar como lidar com texto usando diferentes métodos, como a normalização de texto e o cálculo de frequências de palavras. os alunos aprenderão como lidar com dados com uma dimensão de tempo e como criar um sistema de recomendação, entendendo todo conceito sobre problemas de aprendizagem supervisionados (regressão e classificação) e problemas de aprendizagem não supervisionados (agrupamento).

Será ensinado a executar etapas de pré-processamento de texto necessárias para todos os aplicativos de análise de texto. Remoção de palavras-de-parada, derivação e outras técnicas de pré-processamento. você se tornará um especialista em técnicas de ciência de dados usando o Python.

Who this course is for:
  • Estudantes, profissionais, programadores Python e qualquer pessoa que queira entrar para o mundo de ciência de dados