Para conclusão
Python é uma linguagem de programação usada em aplicações da Web, desenvolvimento de software, ciência de dados e Machine Learning (aprendizado de máquina). Para pessoas desenvolvedoras é importante aprender Python por ser uma linguagem eficiente que se adapta a diversas plataformas.
É a aplicação da linguagem Python para análise e captação de dados. Ou seja, utiliza a linguagem Python para descobrir padrões a partir do estudo de dados brutos.
É importante fazer um curso de Python para Data Science, pois essa é uma das linguagens de programação mais utilizadas em projetos de Data Science, por ser fácil de utilizar e ter uma ampla quantidade de bibliotecas para lidar com dados.
A demanda por pessoas especialistas em Python está crescendo gradativamente, e proporcionando oportunidades únicas. Dessa forma, os cursos de Python ajudam a preparar profissionais para compreender a linguagem e seu uso. Se você está buscando avançar profissionalmente, investir em um curso de Data Science online é essencial para alavancar sua carreira.
A formação de Python para Data Science, conta com mais de 60h de aula para você conhecer ferramentas e desenvolver habilidades fundamentais para analisar, manipular, agrupar e filtrar dados. Confira a seguir, alguns tópicos abordados no curso:
As técnicas avançadas e ferramentas são essenciais para aprimorar sua eficiência em Python. No curso de Python para data science você aprenderá os comandos básicos da linguagem, além de aprender a trabalhar com variáveis e manipular os tipos básicos de dados.
Python é uma linguagem de programação versátil para Data Science e desenvolvimento web. Nessa trilha de aprendizado, você aprenderá como usar Python para construir diferentes estruturas de repetição, trabalhar com estruturas de dados e relacionar as estruturas da linguagem de programação à construção de projetos.
As bibliotecas surgem como ferramentas para manipular e analisar dados. Com o curso Python para data science, você aprenderá como utilizar os principais recursos da biblioteca Pandas para desenvolver um projeto, realizar análises exploratórias e mais. Já com a NumPy, você aprenderá a explorar funções de agregação, gerar números aleatórios, além de ler e escrever dados.
As técnicas de seleção e agrupamento de dados são fundamentais e a linguagem Python oferece métodos para essa tarefa. Com a formação completa de Python para Data Science da Alura você poderá agrupar dados para criar tabelas, elaborar gráficos de análise de dados, além de aplicar filtros e seleção de dados usando a biblioteca Pandas.
Agora que você já sabe como essa linguagem te ajuda a crescer na área de tecnologia, escolha o melhor plano para você e matricule-se nessa formação que faz parte dos cursos de Data Science para se destacar na carreira de Dados!
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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.
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.
Bruno é um instrutor de Data Science e Engenheiro Eletricista pela Universidade Federal do Piauí. Se dedica em áreas como Data Science, Machine Learning e Deep Learning, e possui grande interesse em engenharia de dados e engenharia de machine learning. Além disso, em seu tempo livre, ele gosta de jogar xadrez, tocar instrumentos musicais e jogar League of Legends.
Bruno é um instrutor de Data Science e Engenheiro Eletricista pela Universidade Federal do Piauí. Se dedica em áreas como Data Science, Machine Learning e Deep Learning, e possui grande interesse em engenharia de dados e engenharia de machine learning. Além disso, em seu tempo livre, ele gosta de jogar xadrez, tocar instrumentos musicais e jogar League of Legends.
Formado em Engenharia Elétrica e com projetos 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.
Formado em Engenharia Elétrica e com projetos 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.
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 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.
Millena Gená é estudante de Ciência da Computação. Atualmente, é Instrutora de Dados aqui na Alura atuando principalmente na área de Engenharia de dados. Ela está sempre procurando aprender algo novo sobre tecnologia e é apaixonada por novas aventuras. Programar e ajudar as pessoas são seus hobbies favoritos! ^^
Millena Gená é estudante de Ciência da Computação. Atualmente, é Instrutora de Dados aqui na Alura atuando principalmente na área de Engenharia de dados. Ela está sempre procurando aprender algo novo sobre tecnologia e é apaixonada por novas aventuras. Programar e ajudar as pessoas são seus hobbies favoritos! ^^
Val é doutora em biotecnologia com pós-doutorado pela UFABC. Atualmente, é instrutora na escola de Data Science, onde desenvolve cursos voltados para análise de dados, modelos preditivos, IAs generativas e soluções inovadoras com LLMs. Também gosta de escrever e é coautora do livro Séries Temporais com Prophet pela Casa do Código. É apaixonada por tecnologia, One Piece, RPGs como Tibia e Stardew Valley, além de ser entusiasta de cafés especiais.
Val é doutora em biotecnologia com pós-doutorado pela UFABC. Atualmente, é instrutora na escola de Data Science, onde desenvolve cursos voltados para análise de dados, modelos preditivos, IAs generativas e soluções inovadoras com LLMs. Também gosta de escrever e é coautora do livro Séries Temporais com Prophet pela Casa do Código. É apaixonada por tecnologia, One Piece, RPGs como Tibia e Stardew Valley, além de ser entusiasta de cafés especiais.
Bacharel em Matemática e pós graduado em Data Science e Analytics. Com conhecimento em Matemática, Estatística, Excel, Python, R e SQL/NoSQL.
Bacharel em Matemática e pós graduado em Data Science e Analytics. Com conhecimento em Matemática, Estatística, Excel, Python, R e SQL/NoSQL.
Estudante de Engenharia de Computação, na Universidade Candido Mendes. Atualmente atua como Monitor da escola de dados da Alura. Com muito interesse em Estatística, Data Science e Engenharia de Dados. Constantemente aprendendo novas tecnologias.
Estudante de Engenharia de Computação, na Universidade Candido Mendes. Atualmente atua como Monitor da escola de dados da Alura. Com muito interesse em Estatística, Data Science e Engenharia de Dados. Constantemente aprendendo novas tecnologias.
Neste primeiro momento, você iniciará a jornada conhecendo a linguagem de programação Python já com o foco em Ciência de Dados.
Você vai aprender e executar conceitos, técnicas e ferramentas importantes para se desenvolver na linguagem ao mesmo tempo que aplicará o que foi aprendido a projetos e a situações-problema.
Vamos explorar os conceitos básicos da linguagem Python, como o uso de variáveis, estruturas condicionais e de repetição e, também, estruturas de dados simples, como listas e dicionários, utilizando o Jupyter Notebook por meio da ferramenta Google Colab.
Vamos aprender o que são as bibliotecas em Python e como utilizá-las em nossos projetos, como criar e interpretar funções, como trabalhar com estruturas de dados compostas e como lidar com erros e exceções que ocorram em nossos códigos.
Artigo O que é Python?
Artigo Jupyter Notebook: Exemplos de Códigos e Como Usar
Curso Python para Data Science: primeiros passos
10h
Alura+ Trabalhando com Sets no Python
Curso Python para Data Science: trabalhando com funções, estruturas de dados e exceções
08hNeste passo, você aprenderá sobre a biblioteca NumPy para trabalhar com a manipulação de arrays, que permitem armazenar e fazer operações com dados. A biblioteca NumPy possui uma ampla variedade de operações em arrays, incluindo cálculos matemáticos, operações estatísticas básicas, classificação, seleção e muito mais.
Você também vai dar seus primeiros passos com Pandas, uma das principais bibliotecas em Python para manipulação e análise de dados em projetos de Data Science. Nessa parte da formação, vamos iniciar nossa jornada com a biblioteca Pandas, aplicando seus recursos básicos em um projeto de ciência de dados. Na sequência, vamos ver como importar dados de diversos tipos de arquivos - como CSV, Excel, JSON, e até mesmo páginas web - e transformá-los em estruturas de dados conhecidas como DataFrames. Essas estruturas permitem a realização de diversas operações com dados, como filtragem, ordenação, agregação, entre outras.
Artigo Numpy: trabalhando computação científica com Python
Curso NumPy: análise numérica eficiente com Python
08hArtigo Pandas: o que é, para que serve e como instalar
Curso Pandas: conhecendo a biblioteca
08h
Curso Pandas I/O: trabalhando com diferentes formatos de arquivos
08hNesta última etapa, vamos continuar trabalhando com a biblioteca Pandas, focando agora em etapas específicas de um processo de análise de dados. A ideia aqui foi aprofundar e colocar em prática nossos conhecimentos nas principais etapas de projetos que envolvam ciência de dados: seleção e agrupamento de dados, transformação e manipulação de dados e limpeza e tratamento de dados. Cada uma destas etapas vem acompanhada de um projeto básico e de material extra de estudo.
Artigo Ampliando a análise com o Describe
Curso Pandas: selecionando e agrupando dados
08h
Curso Pandas: transformação e manipulação de dados
06hAlura+ Manipulação de strings com Pandas
Curso Pandas: limpeza e tratamento de dados
08h
Vídeo Conclusão Formação Python para data science - YouTube
Escola
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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