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O que você vai aprender nesta Formação?

Conheça a formação Avançando em Data Science com Python

A formação Avançando em Data Science com Python da Alura é um guia de estudos completo, fornecendo os passos necessários para quem deseja mergulhar em seus estudos com Python.

Cada etapa desse processo foi cuidadosamente elaborada por nossa equipe, com o objetivo de garantir que você desenvolva habilidades na área de Data Science. Ao concluir esta formação, você estará preparado(a) para enfrentar com confiança os mais diversos desafios que surgirem em sua trajetória profissional.

O QUE APRENDEREMOS?

Na formação Avançando em Data Science com Python da Alura, você terá a oportunidade de aprofundar ainda mais seus conhecimentos na linguagem Python e explorar suas bibliotecas específicas para Data Science.

Nestes cursos, você aprenderá sobre as principais bibliotecas de visualização de dados, como utilizá-las para extrair informações relevantes e criar tabelas personalizadas. Além disso, você terá a chance de integrar o Python com outras ferramentas e tecnologias, como SQL, PowerBI, Geopandas e Folium.

Se você quer trabalhar com Data Science, esta formação vai te preparar para entrar no mercado e dar seus primeiros passos na profissão. Esta formação é ideal tanto para quem já possui experiência em Data Science quanto para as pessoas que desejam ingressar nessa área.

Se você está com dúvida de qual sequência seguir nas formações de Data Science, sugerimos que comece seus estudos pela formação Python para Data Science, em seguida faça a formação Avançando em Data Science com Python, finalizando com a formação Data Science.

Por que estudar esta formação?

  • Guia de aprendizado

    Conteúdos pensados para facilitar seu estudo

  • Do básico ao avançado

    Formação completa para o mercado

  • Você dentro do mercado

    Do zero ao sonhado emprego em sua área de interesse

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

Conheça os planos

Com quem você vai aprender?

  • Mirla Costa

    Instrutora em Data Science, graduanda 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.

  • Mirla Costa

    Instrutora em Data Science, graduanda 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.

  • Valquíria Alencar 

    Doutora em Biotecnologia e realizou pós-doutorado na Universidade Federal do ABC. Atualmente, atua como instrutora na escola de Data Science, onde desenvolve projetos e cursos abrangendo o pré-processamento e análise exploratória de dados, visualização de dados em Python, aplicação de inteligências artificiais generativas, além da implementação e otimização de modelos de aprendizado de máquina. Também é uma das autoras do livro Séries Temporais com Prophet, publicado pela Editora Casa do Código.

  • Valquíria Alencar 

    Doutora em Biotecnologia e realizou pós-doutorado na Universidade Federal do ABC. Atualmente, atua como instrutora na escola de Data Science, onde desenvolve projetos e cursos abrangendo o pré-processamento e análise exploratória de dados, visualização de dados em Python, aplicação de inteligências artificiais generativas, além da implementação e otimização de modelos de aprendizado de máquina. Também é uma das autoras do livro Séries Temporais com Prophet, publicado pela Editora Casa do Código.

  • João Vitor de Miranda

    Bacharel em Matemática e pós graduado em Data Science e Analytics. Com conhecimento em Matemática, Estatística, Excel, Python, R e SQL/NoSQL.

  • João Vitor de Miranda

    Bacharel em Matemática e pós graduado em Data Science e Analytics. Com conhecimento em Matemática, Estatística, Excel, Python, R e SQL/NoSQL.

  • Allan Segovia Spadini

    Allan trabalha como instrutor de Ciência de dados na Alura desde 2019. Também é um dos autores do livro Séries temporais com Prophet pela Casa do Código.

  • Allan Segovia Spadini

    Allan trabalha como instrutor de Ciência de dados na Alura desde 2019. Também é um dos autores do livro Séries temporais com Prophet pela Casa do Código.

  • Afonso Augusto Rios

    Formado em Engenharia Elétrica, mas sempre com um pézinho na área da educação básica e tecnológica. Apaixonado por tecnologia, futebol e estudo de línguas, tenta trazer um pouco de ambos os mundos para seus estudos. Atuou como professor de Matemática em escolas públicas de Petrolina, através de um ONG na área de educação, e em projetos educacionais em diversos estados. Com conhecimento em Python e Data Visualization, vem se desenvolvendo na linguagem R, SQL e Power BI.

  • Afonso Augusto Rios

    Formado em Engenharia Elétrica, mas sempre com um pézinho na área da educação básica e tecnológica. Apaixonado por tecnologia, futebol e estudo de línguas, tenta trazer um pouco de ambos os mundos para seus estudos. Atuou como professor de Matemática em escolas públicas de Petrolina, através de um ONG na área de educação, e em projetos educacionais em diversos estados. Com conhecimento em Python e Data Visualization, vem se desenvolvendo na linguagem R, SQL e Power BI.

  • David Neves

    Com uma trajetória versátil que percorre front-end, back-end e infraestrutura, descobri minha paixão por desvendar o potencial dos dados. Hoje, como um especialista em Business Intelligence, com foco no Power BI, encontro minha motivação na disseminação de conhecimento de alta qualidade.

  • David Neves

    Com uma trajetória versátil que percorre front-end, back-end e infraestrutura, descobri minha paixão por desvendar o potencial dos dados. Hoje, como um especialista em Business Intelligence, com foco no Power BI, encontro minha motivação na disseminação de conhecimento de alta qualidade.

Passo a passo
  1. 1 Visualização de dados

    Nesse momento inicial, você irá explorar as principais ferramentas de visualização de dados da linguagem Python.

    Você vai aprender a utilizar as bibliotecas de criação de gráficos como matplotlib, seaborn e plotly, além de entender os conceitos principais para gerar os gráficos com boas práticas, auxiliando no processo de análise e exploração de dados.

    Vamos aprofundar o conhecimento de visualização de dados com a criação de tabelas personalizadas e de dashboards interativos com a ferramenta Streamlit para apresentar os dados de forma profissional.

    • Artigo Data Visualization: conhecendo as bibliotecas do Python

    • Curso Data Visualization: criando gráficos com bibliotecas Python

      10h
      • Aprenda a criar gráficos com a biblioteca Matplotlib
      • Entenda o funcionamento de figuras e eixos da biblioteca Matplotlib
      • Saiba como utilizar a biblioteca Seaborn para criação de gráficos
      • Crie gráficos interativos com a biblioteca Plotly
      • Customize suas visualizações com diferentes cores, estilos, anotações, etc.
      • Aprenda boas práticas para elaborar gráficos
    • Alura+ Data Visualization: tipos de visualização

    • Curso Data Visualization: gráficos de comparação e distribuição

      12h
      • Aprenda os diversos tipos de visualizações para comparação e distribuição de dados
      • Associe a visualização mais adequada de acordo com o que quer apresentar ao público
      • Experimente as diversas técnicas para foco da atenção do público em uma região do gráfico e o que deseja informar com ela
      • Customize suas visualizações com diferentes cores, estilos, anotações, etc
      • Diferencie os diferentes tipos de visualização, seus usos e boas práticas
      • Elabore seu portfólio de visualizações de dados compartilhando suas práticas durante o aprendizado
    • Curso Data Visualization: gráficos de composição e relacionamento

      10h
      • Aprenda os diversos tipos de visualizações para composição e relacionamento dos dados
      • Associe a visualização mais adequada de acordo com o que precisa ser apresentado ao público
      • Customize suas visualizações com diferentes cores, estilos, anotações, etc.
      • Identifique os diferentes tipos de visualização, seus usos e boas práticas
      • Elabore seu portfólio de visualizações de dados compartilhando suas práticas durante o aprendizado
    • Curso Data Visualization: estilização de tabelas com Python

      08h
      • Entenda as classes da biblioteca Pandas para estilizar tabelas
      • Conheça os built-in styles do Pandas que facilitam a estilização e suas utilidades
      • Crie próprias estilizações para tabelas com propriedades CSS
      • Trabalhe com DataFrames para apresentar as informações
      • Utilize de propriedades CSS para aplicar estilizações às tabelas
      • Construa tabelas para várias situações
    • Artigo Streamlit: compartilhando sua aplicação de dados sem dor de cabeça

    • Curso Streamlit: construindo um dashboard interativo

      10h
      • Extraia dados de uma API usando a biblioteca Requests
      • Gere gráficos para analisar dados de vendas com a biblioteca Plotly
      • Construa um dashboard com elementos de filtros interativos com Streamlit
      • Construa um layout personalizado com diferentes abas e páginas no Streamlit
      • Faça o deploy online de uma aplicação Streamlit
  2. 2 Integrações

    Esta etapa é essencial para profissionais de Data Science e análise de dados que desejam aprimorar suas habilidades em duas grandes áreas: o SQL e o Power BI com Python. Com os conteúdos, será possível aprender sobre SQL, entender seus comandos básicos e depois combinar a biblioteca Pandas com as consultas SQL para aprimorar suas análises e manipulações de dados.

    Além disso, será possível integrar o Python ao Power BI, uma ferramenta bastante popular para análise de dados, que permite a criação de dashboards interativos. Ao dominar os comandos básicos do Power BI e aprender a usá-lo em conjunto com o Python, você poderá extrair e manipular dados de forma eficiente, além de criar visualizações personalizadas.

    • Artigo SQL: Comandos básicos

    • Curso Python: análise de dados com SQL

      06h
      • Trabalhe com tabelas no SGBD SQLite
      • Execute consultas SQL com SQLalchemy em um ambiente Python
      • Crie DataFrames Pandas a partir de tabelas SQL
      • Execute análises gráficas no ambiente Python
      • Relacione tabelas para obter melhores resultados em uma análise
      • Identifique nos dados informações relevantes para processos em empresas
      • Auxilie em tomadas de decisão de uma empresa a partir do estudo de seus dados
    • Alura+ Power BI: Conectando e visualizando com Python

    • Alura+ Power BI: ETL com Python no Power BI

    • Curso Python e Power BI: analisando dados do mercado financeiro

      10h
      • Entenda como extrair dados financeiros de APIs por meio do Python
      • Crie um ambiente virtual para construir um projeto de Python e Power BI
      • Aprenda como extrair, transformar e carregar dados com Python no Power BI
      • Construa visuais Python dentro do Power BI
      • Monte e estruture um dashboard integrando a linguagem Python com Power BI
  3. 3 Acesso a dados externos

    Os cursos dessa etapa foram projetados para dominar o poder da análise de dados geográficos, visualização de mapas e coleta de dados. Ao longo dos cursos incluídos nesta etapa, você vai mergulhar em diferentes aspectos do mundo geoespacial, aprendendo a extrair, analisar e visualizar informações valiosas a partir de dados georreferenciados, utilizando ferramentas geográficas Geopandas e Folium.

    • Artigo Georreferenciamento: o que é, uso e ferramentas | Alura

    • Curso Geopandas: trabalhando com dados geoespaciais

      06h
      • Aprenda a manipular dados geoespaciais com Geopandas de forma eficiente
      • Crie visualizações impactantes de dados geográficos usando Geopandas
      • Compreenda os sistemas de coordenadas e projeções cartográficas para análise espacial precisa
      • Desenvolva habilidades avançadas em análise exploratória de dados geoespaciais
      • Calcule distâncias em dados geográficos
    • Curso Dados geográficos: visualização de mapas com Folium

      10h
      • Manipule dados geográficos usando o GeoPandas
      • Construa visualizações interativas com mapas usando o Folium
      • Crie visualização de mapas a partir de camadas e adicione controles para personalizar a visualização
      • Insira marcadores personalizados a partir de coordenadas geográficas em mapas usando o Folium
      • Crie mapas de calor e mapas coropléticos com Folium
      • Insira informações textuais e estatísticas em visualizações de mapas
    • Vídeo Conclusão da Formação Avançando em Data Sciente com Python - YouTube

Escola

Data Science

Além dessa, a categoria Data Science conta com cursos de Ciência de dados, BI, SQL e Banco de Dados, Excel, Machine Learning, NoSQL, Estatística,e mais...

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