O que você aprenderá_

Explore as funcionalidades disponibilizadas pelo Polars para selecionar dados
Compreenda o problema solicitado e filtre os dados relevantes para a análise
Utilize técnicas de agrupamento fornecida pelo Polars buscando o melhor resultado na consulta
Explore formas de disponibilização de informações possíveis com Polars
Compreenda e aplique funções de filtragem, seleção e agrupamento

Público alvo_

Este curso destina-se a profissionais e estudantes da área de Ciência de Dados que buscam se aprofundar na biblioteca Polar. É especialmente indicado para aqueles que já possuem familiaridade com o conceito de DataFrames como comumente utilizado pela biblioteca Pandas. É essencial ter conhecimento prévio da linguagem Python para acompanhar o curso com êxito.

Mirla Costa

Instrutora em Data Science, graduada em Engenharia Elétrica pela UFPI com pesquisa focada em Aprendizado de Máquina e Inteligência Computacional. Amante de programação, tecnologia, cachorros, animações e jogar RPG de mesa.

Curso atualizado em 21/05/2025

Já estuda na Alura?

Comece o curso agora

Ementa

Iniciando as seleções de dados
- Conhecendo os dados GEE
- Selecionando dados de remoção de GEE
- Separando dados por UF
Selecionando valores GEE através de textos
- Encontrando as emissões de NOx
- Entendendo as emissões de NOx
- Gerando tabelas compartilháveis
Explorando categorias de GEE
- Reclassificando os gases emitidos
- Calculando as emissões por categoria de gases
- Avaliando os valores de emissão por setor
Entendendo dados climáticos através de agrupamentos
- Conhecendo os dados meteorológicos
- Selecionando dados por estação
- Agrupando valores de interesse
Trabalhando com filtros temporais em estações
- Buscando estações do estado do Amazonas
- Trabalhando com intervalo de datas
- Filtrando dados por horários

Descubra se esse curso é pra você! Leia as primeiras aulas

Comece essa formação agora mesmo e capacite-se para seu próximo projeto!

Conheça os planos

Escola

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.

Conheça a escola