Name: Curso Data Science: Primeiros passos
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Resumo do curso

Entre na área de ciência de dados (data science)
Explore dados com exploratory data analysis
Conheça os tipos de variáveis
Entenda o papel de visualizações como histogramas e boxplots
Entenda a importância e dê os primeiros passos em visualizações
Utilize medidas de resumo
Explore seus dados em Python com Pandas, Matplotlib e Seaborn

Público alvo

Quem deseja entrar na área de ciência de dados. É necessário ter experiência com qualquer linguagem de programação, de preferência Python.

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Última atualização

24/02/2020

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Data Science

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Guilherme Silveira
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Guilherme co-fundou a Caelum, a Alura e o GUJ. Com mais de 15 anos de experiência no ensino de programação e habilidades digitais, coordena as equipes de produção de cursos na Alura. É tecnólogo com viés matemático e medalhista de ouro em competições nacionais de computação, representando o Brasil nos mundiais. Participante ativo da comunidade open source e de educação em tecnologia, autor de 7 livros da área.

Conteúdo Detalhado

Data Science: dados e visualizações
- Conhecendo nossos dados e o pandas
- Visualizando dados com histograma e boxplot
Análise exploratória e Variáveis
- Análise exploratória de dados e mais gráficos
- Tipos de variáveis
Data visualization e Estatística
- Visualizando gráficos por categoria
- Passando uma mensagem através de visualização
- Visualizando as outras categorias
- Refinando visualizações
- Média, mediana, desvio padrão, boxplot, histograma, tendência central e dispersão, como tudo isso se encaixa

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intel_ligado

em 18/11/2020

Achei muito boa a didática do Guilherme, a forma como organiza o conteúdo e apresenta cada informação de modo coerente e preciso

Data Science: Primeiros passos

Guilherme Sinatora Marques

em 02/01/2020

Aula muito boa, a didática do professor é excelente, conseguindo abrir e fechar temas de uma forma excepcional e redonda.

Data Science: Primeiros passos

Luiz Alfredo Reis Campagna Gonçalves

em 06/05/2020

Os exercícios são sensacionais, a didática também é excelente. Com certeza é um bom ponto de partida para expandir os conhecimentos, seja em panda, estatística, seaborn, numpy ou outra coisa.

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