Curso de Data Science: Introdução ao Python Pandas

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Nota desse curso

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  • Importar dados e exportar dataframes
  • Limpando e tratar dados faltantes
  • Remover outliers e criar novas variáveis
  • Selecionar e gerar frequencias dos dados
  • Usar Python Pandas, Matplotlib, Jupyter e Anaconda

Conteúdo Detalhado

  1. Conhecendo Jupyter

    • Introdução
    • Instalação Anaconda
    • Ambiente Virtual
  2. Importando dados

    • Importando a base
    • Conhecendo o Jupyter
    • Conhecendo a base de dados
    • Informações de um DataFrame
    • (Opcional) Importando dados de outras fontes
    • Funções para obtenção de dados
  3. Limpando observações

    • Projeto da aula anterior
    • Removendo valores repetidos
    • Utilizando métodos no pandas
    • Redefinindo o index
    • Índice das linhas de um DataFrame
    • (Opcional) Criando estruturas de dados #1
    • (Opcional) Criando estruturas de dados #2
    • Conhecendo melhor as estruturas de dados
    • Formas de criação de um DataFrame
  4. Filtrando imoveis

    • Projeto da aula anterior
    • Imóveis residenciais
    • Determinando seleções
    • Exportando base de dados
    • Revisando o que aprendemos
    • (Opcional) Organizando dataframes
    • O funcionamento do sort_index
    • Mais sobre classificações
  5. Frequências de imóveis

    • Projeto da aula anterior
    • Seleções e frequências
    • DataFrame para os próximos exercícios
    • Seleções de nível
  6. Tratando de dados faltantes

    • Projeto da aula anterior
    • Tirando valores nulos
    • Conhecimentos básicos sobre missing values
    • Tratamento condicional
    • Revisando o processo
    • (Opcional) Métodos de interpolação
    • Preenchendo dados faltantes
  7. Novas variáveis

    • Projeto da aula anterior
    • Criando novas variáveis
    • Identifique o erro na criação de variáveis
    • Excluindo variáveis
    • Métodos de exclusão de variáveis
    • (Opcional) Contadores
    • Testando moedas
  8. Estatísticas descritivas

    • Projeto da aula anterior
    • Criando agrupamentos
    • Sumarizando informações
    • Estatísticas descritivas
    • Selecionando as estatísticas descritivas
    • (Opcional) Criando faixas de valor
    • Conhecendo a função cut()
  9. Removendo Outliers

    • Projeto da aula anterior
    • Identificando e Removendo Outliers
    • Estatísticas do box plot
    • Identificando e Removendo Outliers por Grupo
    • Sobre o box plot
    • (Opcional) Mais sobre gráficos
    • A biblioteca matplotlib
    • Consolidando o seu conhecimento
    • Projeto do curso

Veja o primeiro vídeo

Formação com esse curso

Público alvo

Desenvolvedores e Cientistas de dados interessados em aprender a biblioteca Python Pandas.

Nível de Dificuldade

Básico

Instrutores

  • Rodrigo é estatístico e especialista em Big Data com forte interesse em geoprocessamento, desenvolvimento web, web scraping, machine learning e Data Science. Atua como consultor e instrutor.

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Começar o Curso

Experiências de quem já estudou com a gente

Glauber Carvalho

em 10/03/2019

Esse curso foi ótimo, a didática do professor é muito boa e os exemplos foram bem escolhidos com base em situações reais.

Data Science: Introdução ao Python Pandas

Ayrton Andrade

em 09/03/2019

Excelente curso!! Muitos exemplos que ajudam bastante a fixar o conhecimento repassado.Muito Obrigado!

Data Science: Introdução ao Python Pandas

Daniel Makoto Iguchi

em 15/03/2019

o Conteúdo é excelente, porém senti falta da transcrição do em cada vídeo. Também me pareceu que existe uma boa intersecção com o conteúdo do curso Data Science: Primeiros Passosuma sugestão geral (para todos os cursos) é que no final de cada curso técnico seja disponibilizado um "cheat sheet" com os comandos utilizados durante o curso.

Data Science: Introdução ao Python Pandas

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