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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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  • 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

  1. Data Science: dados e visualizações

    • Conhecendo nossos dados e o pandas
    • Visualizando dados com histograma e boxplot
  2. Análise exploratória e Variáveis

    • Análise exploratória de dados e mais gráficos
    • Tipos de variáveis
  3. 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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Experiências de quem já mergulhou com a gente.

Revi alguns conceitos de estatística e de python e gostei bastante do conteúdo.

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Boa noite! O curso aborda o conteúdo de forma razoável, porém compensa pela objetividade e a forma construtiva que o professor aplica.

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