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Bootcamp de Data Science com Python [+250 Exercícios][A-Z]
Rating: 4.6 out of 5(196 ratings)
6,211 students

Bootcamp de Data Science com Python [+250 Exercícios][A-Z]

Aprenda Data Science com Python na prática, a partir de mais de 250 exercícios!
Last updated 5/2023
Portuguese
Portuguese [Auto],

What you'll learn

  • Fundamentos da biblioteca NumPy para Data Science
  • Álgebra Linear com NumPy
  • Módulo Random do NumPy
  • Criação de DataFrames e Series
  • Inspeção de dados com Pandas
  • Seleção de linhas e colunas (loc e iloc)
  • Seleção booleana de dados
  • Aplicação de funções
  • Iteração em DataFrames e Series
  • Limpeza de dados com Pandas
  • Manipulação de dados com Pandas
  • Funções de data e horas
  • Transformação de dados com Pandas
  • GroupBy, Merging/Joining e Concatenação de dados
  • Tratamento de missing
  • Estatística descritiva
  • Leitura e escrita de arquivos com Pandas
  • Matplotlib
  • Seaborn
  • Visualização de dados com Pandas
  • Introdução à Machine Learning

Course content

19 sections432 lectures8h 56m total length
  • Sobre o curso2:40
  • Sobre o Python4:12
  • Onde resolver os exercícios?1:43
  • Suporte ao aluno0:35
  • Biblitecas do Python para DataScience (principais)3:55

Requirements

  • Conhecimento mínimo de Python é desejável.

Description

Esse é um curso completo para a formação de Cientista de Dados, com mais de 250 exercícios de A-Z,  abordando desde os conceitos mais básicos até os mais avançados. Foca em metodologias ativas, onde o aluno é protagonista nesse processo, assim, trazemos diversos exercícios resolvidos, notebooks de resumo dos conteúdos e muito mais, com o foco na aprendizagem da programação baseada na prática e simulação de problemas reais (como limpeza de dados, tratamento de missings, separação de dados em treino e teste, agrupamento e junção de datasets, dentre outros).

Neste sentido, o curso possui exercícios resolvidos sobre as principais bibliotecas do Python para Data Science: NumPy, Pandas, Matplotlib e Seaborn. Além do que, busca resgatar conceitos elementares da Álgebra Linear, por meio da biblioteca NumPy.

Em linhas gerais, o curso apresenta exercícios que englobam as principais funções do NumPy para Data Science, como funções de agregação, definição de matrizes, operações matricias, dentre outras. Quanto ao Pandas, busca-se oferecer um panorama geral partindo da definição de Series e DataFrames,  inspeção de datasets, seleção booleana, filtro de linhas de colunas, remoção de linhas e colunas, tratamento de dados ausentes, funções de agrupamento e junção, abertura e escrita de arquivos, funções de estatística descritiva, dentre outros tópicos.

Por fim, apresentam-se diversos problemas relacionados a visualização de dados, com as bibliotecas Matplotlib e Seaborn, a partir de datasets clássicos. Noções de Séries temporais e Finanças também são introduzidas. Há ainda exemplos de como preparar um dataset para um projeto de Machine Learning.

O curso possui ainda um E-book de fundamentos de Python, abordando os seguintes tópicos:

  • Primeiros passos com Python!

  • Declaração de variáveis e tipos primitivos

  • Strings

  • Operadores

  • Estruturas condicionais

  • Estruturas de repetição

  • Estruturas de dados

Who this course is for:

  • Qualquer pessoa interessada em utilizar Python e suas diversas aplicações em Data Science.