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Curso

Data Science:

analise e visualização de dados

Quero estudar na alura

6h

Para conclusão

89053

Pessoas nesse curso

9.2

Avaliação média

Certificado

De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • 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.

Guilherme Silveira

linkedin

Co-fundador da Alura, da Caelum e do GUJ. Com 18 anos de ensino nas áreas de programação e dados, criou mais de 100 cursos. Possui formação em engenharia de software, viés matemático e criativo, além de ser medalhista de ouro em competições nacionais de computação, tendo representado o Brasil nos mundiais. Participante de comunidades open source e de educação em tecnologia, tendo escrito 7 livros. Faz mágica e fala coreano no tempo livre.

Curso atualizado em 26/02/2024

Ementa

  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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Data Science

Trabalhe com dados. Aprofunde seu conhecimento nas principais ferramentas de uma pessoa data scientist. Descubra as diferentes possibilidades de análise de dados, do Excel ao Python, e mergulhe em frameworks e bibliotecas, como Pandas, Scikit-Learn e Seaborn.

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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.

Data Science: analise e visualização de dados

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