Curso de Data Science: A coleta de dados

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  • Aprenda os fundamentos de Data Science
  • Conheça o portais Kaggle e Wunderground
  • Extraia dados com R e Python
  • Mescle e analise datasets com Pandas
  • Use MongoDB e execute consultas

Conteúdo Detalhado

  1. Novas fontes de dados

    • Conhecendo o Kaggle
    • Propósito do Portal Kaggle
    • Descobrindo novos datasets
    • Buscando Datasets sobre UFOs no Kaggle
    • Dataset Kaggle OVNIs
    • Analisando do Dataset
    • Mãos na massa: Acessando a fonte de dados
  2. Extração de dados com Python

    • Conhecendo o Portal Wunderground
    • Buscando dados históricos sobre clima
    • Robô em Python
    • Análise do código
    • Mais Python
    • Análise do código
    • Mãos na massa: Extraindo dados
  3. Um pouco da análise exploratória

    • Usando MongoDB
    • Preparação de base MongoDB para consultas
    • Analisando o JSON
    • Comparando dados disponíveis
    • Começando com a analise
    • Consultas à coleção clima, Parte I
    • Mais exploração
    • Consultas à coleção clima, Parte II
    • Mãos na massa: Analisando um pouco os dados
  4. Mesclando as bases com Pandas

    • Preparando o ambiente
    • Bases para Mescla de Bases Kaggle e Wunderground
    • Conhecendo o código
    • Analisando Rotina de Python
    • Executando a rotina Python
    • Executando Rotina Incorpora_Kaggle
    • Consultas na base consolidada
    • Consultas à base consolidada
    • Mãos na massa: Mesclando dados
  5. Incorporando a base de OVNIs

    • Importando e analisando a base de OVNIs
    • Bases para Mescla de Bases Nuforc e Wunderground
    • Analise do código
    • Analisando Rotina
    • Executando a rotina
    • Executando Rotina Mescla_Colecoes
    • Consultas na base consolidada
    • Consultas à base consolidada
    • Mãos na massa: Mesclando coleções

Veja o primeiro vídeo

Público alvo

Iniciantes na área de Data Science interessados nas técnicas de coleta de dados com Python e R.

Nível de Dificuldade

Básico

Instrutores

  • Eduardo é especialista em dados, consultor e instrutor com mais de 32 anos de experiência. É um professor de coração, já ministrou aulas na PUC-Rio ou no Instituto Infnet, onde coordenou cursos de pós-graduação MIT Big Data. Hoje trabalha com data collection, preparação de dados, programação, persistência e Machine Learning, entre outros. É autor de vários livros e suas especialidades são Oracle, Server, MySQL, PostgreSQL, Apache Hive, MongoDB and Neo4j.

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Experiências de quem já estudou com a gente

Ayrton Andrade

em 09/03/2019

Muito bom!! Muito assuntos interessantes, vai me ajudar bastante nos estudos sobre Data Science.Obrigado!

Data Science: A coleta de dados

ricardo.yujiro

em 13/03/2019

Gostei do curso, mas poderia ser incluída a transcrição, pois o instrutor passa bastante informação.

Data Science: A coleta de dados

Luiz Peralta

em 21/03/2019

O curso vai se consolidando. À medida que são feitas estudos de vários cursos e práticas com as mesmos, o conhecimento vai se sedimentando. Há muito ainda que estudar.

Data Science: A coleta de dados

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