Python para Data Science: Introdução à linguagem e Numpy

Conteúdo Detalhado

1. Ambiente do cientista de dados

   • Instalação do ambiente
   • Verificando a versão do Python
   • O que são arrays Numpy?
   • Numpy com dados externos

2. Características do Python

   • Operações matemáticas
   • Desmistificando expressões
   • Entendendo variáveis
   • Nomes de variáveis
   • Operadores de atribuição
   • Tipos de dados
   • Descobrindo o tipo
   • Conversão de tipos
   • Concatenando strings
   • Indentação, comentários e formatação
   • Características da linguagem
   • Formatação de strings

3. Trabalhando com listas

   • Criando listas
   • Um pouco de teoria
   • Operações com listas
   • Trabalhando com listas
   • Seleções em listas
   • Seleções e fatiamentos
   • Listas dentro de listas
   • Métodos de listas
   • Elaborações com listas
   • Copiando listas

4. Condicionais e laços

   • Instrução for
   • Formato padrão
   • List comprehensions
   • Loops aninhados
   • Iterando em listas de listas
   • Instrução if
   • Estruturas condicionais
   • Instruções if-else, if, elif e else
   • Operadores lógicos

5. Conhecendo o NumPy

   • Arrays NumPy
   • Sobre os arrays
   • Operações com arrays
   • Contas com arrays NumPy
   • Seleções com arrays
   • Seleções e fatiamentos
   • Atributos e métodos do NumPy
   • Atributos dos arrays
   • Métodos de arrays
   • Estatísticas com NumPy
   • Obter a média aritmética