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Curso de

Análise de dados com Python

Quer aprender a analisar dados com a linguagem mais utilizada pelas maiores empresas do mundo?

Módulo únicomatricule-se

32h de carga horária

Teoria + prática

+1057 alunos

inscritos

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Este curso faz parte da

Escola Desenvolvimento

Sobre o Curso

O curso de Análise de dados com Python, fornece aos alunos as ferramentas e conceitos necessários para análise de dados e obter insights significativos. O treinamento dará ao aluno não só o ferramental necessário, mas o ensinará a interpretar e utilizar as informações obtidas através da análise sistemática dos dados. Além de aprender a manipular dados, o aluno saberá o que fazer com os resultados obtidos, interpretando-os à luz de um problema.

9.3 Avaliação média

Projetos
Reais

Turbine seu portfólio

Metodologia Hands-on

Suas habilidades ao final do curso

Apresentações Gráficas

Criar apresentação gráfica com os tipos de gráficos mais indicados.

Utilizar técnicas de Machine Learning

Aplicar as técnicas de machine learning, com isto otimizando a análise de dados.Saber os conceitos de machine learning e como implementar e aplicar as principais metodologias.

Preparar Dados

Entender os princípios de preparação dos dados.

Identificar como utilizar cálculos numéricos nas análises de dados

Saber como obter dados e trabalhar com eles de forma otimizada.

Aplicar o gráfico ideal para sua apresentação

Identificar qual gráfico é o mais adequado para realizar uma apresentação.

Utilizar a linguagem Python no seu dia a dia

Entender como utilizar python para analisar diversos tipos e conjuntos de dados.

Quem domina Análise de Dados com Python

Aprende a manipular dados e sabe o que fazer com os resultados obtidos, interpretando-os à luz de um problema.

Quem domina Análise de Dados com Python

Cria uma apresentação gráfica com os tipos de gráficos mais indicados.

Quem domina Análise de Dados com Python

Aplica as técnicas de machine learning, com isto otimizando a análise de dados.

Quem domina Análise de Dados com Python

Entende como obter dados e trabalhar de forma otimizada.

Quem domina Análise de Dados com Python

Aplica os principais fundamentos de python, e compreende como utilizá-los para analisar diversos tipos e conjuntos de dados

Profissionais da área de TI

Esse treinamento irá te auxiliar a aplicar as técnicas de machine learning, com isto otimizando a análise de dados.

Profissionais em transição de carreira

Pessoas interessadas em migrar para a carreira de dados.Público em geral que queira compreender como podem utilizar os dados.

Cientista de Dados Jr

Profissional responsável por coletar, gerenciar e transformar uma grande quantidade de dados para que seja possível extrair informações.

Este curso é para você que:

Precisa criar apresentação gráfica com os tipos de gráficos mais indicados.

Precisa aprender como obter dados e trabalhar com eles de forma otimizada.

Deseja migrar para a carreira de dados.

Conteúdo programático

: Criação de variáveis;

Tipos de variáveis;

Listas;

Tuplas;

If-else;

Laços.
: Principais funcionalidades de ambas as ferramentas.
: Conceito de array;

Índices;

Fatiamento de matrizes;

Operações entre arrays.
: Criação e manipulação de dataframe;

Concatenação e fusão de dataframes;

Métodos de seleção loc e iloc.
: A importância de se criar bons gráficos e como utilizá-los para dar força às suas análises.
: Ferramenta de computação científica de alta performance.
: Aprenda a agregar todas as ferramentas para análise de dados;

Bibliotecas e recursos necessários para trabalhar com Data Science e Machine Learning;

Python, Jupyter Notebook, NumPy, Pandas e Scikit-Learn.
: Formas de realizar carga e armazenamento de dados em vários formatos de arquivos.
: Tratamento e manipulação de dados: princípios de data minings.
: Fundamentos para realizar agregação e operações em grupos de dados.
: Introdução sobre séries temporais, conversões, indexação, seleção e geração de subconjuntos.
: Medidas centrais;

Quartis;

Decis e como utilizá-las na análise.
: Principais modelagens do Scikit-Learning.

Pré-requisitos

Para o melhor aproveitamento do curso Análise de dados com Python, é imprescindível ter participado do curso de Introdução à Lógica de Programação, ou possuir conhecimentos equivalentes. Também é desejável ter conhecimentos em alguma linguagem de programação.

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Certificação Impacta

Um dos títulos mais respeitados do país, atesta a qualidade e os conhecimentos de profissionais especializados nas mais variadas áreas de TI, Gestão e Design. Ao concluir o curso, você tem 90 dias a contar da data de término do curso para agendar seu exame.

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novas features

2 milhões
alunos formados
+30 mil
empresas confiam em nós
90%
alunos empregados
100%
professores atuantes
no mercado

Maior escola de tecnologia, gestão e design do Brasil
Metodologia de ensino e certificação exclusivas
Mais de 90% dos nossos alunos estão empregados
Eleita 10x o melhor fornecedor de RH

PRÓXIMAS TURMAS PRESENCIAIS

Quando?

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Preparar Dados

Entender os princípios de preparação dos dados.

Identificar como utilizar cálculos numéricos nas análises de dados

Saber como obter dados e trabalhar com eles de forma otimizada.

Aplicar o gráfico ideal para sua apresentação

Identificar qual gráfico é o mais adequado para realizar uma apresentação.

Utilizar a linguagem Python no seu dia a dia

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Quem domina Análise de Dados com Python

Aprende a manipular dados e sabe o que fazer com os resultados obtidos, interpretando-os à luz de um problema.

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: Conceito de array;

Índices;

Fatiamento de matrizes;

Operações entre arrays.
: Criação e manipulação de dataframe;

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Métodos de seleção loc e iloc.
: A importância de se criar bons gráficos e como utilizá-los para dar força às suas análises.
: Ferramenta de computação científica de alta performance.
: Aprenda a agregar todas as ferramentas para análise de dados;

Bibliotecas e recursos necessários para trabalhar com Data Science e Machine Learning;

Python, Jupyter Notebook, NumPy, Pandas e Scikit-Learn.
: Formas de realizar carga e armazenamento de dados em vários formatos de arquivos.
: Tratamento e manipulação de dados: princípios de data minings.
: Fundamentos para realizar agregação e operações em grupos de dados.
: Introdução sobre séries temporais, conversões, indexação, seleção e geração de subconjuntos.
: Medidas centrais;

Quartis;

Decis e como utilizá-las na análise.
: Principais modelagens do Scikit-Learning.

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