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Conheça a formação Praticando Python para Data Science

Nesta jornada, você colocará em prática suas habilidades em Python, enfrentando desafios reais e desenvolvendo soluções eficientes. Python é uma linguagem poderosa e versátil, amplamente utilizada em áreas como análise de dados, automação, desenvolvimento de software e inteligência artificial.

Durante as atividades, você trabalhará com ferramentas essenciais como pandas, seaborn e matplotlib, manipulando dados de forma eficiente e criando visualizações impactantes. Usando pandas, você explorará e transformará conjuntos de dados; com seaborn e matplotlib, criará gráficos claros e envolventes para analisar padrões e insights de maneira visual.

Aqui, o foco é transformar conhecimento em ação, reforçando conceitos e técnicas avançadas por meio de exercícios práticos que simulam cenários do mundo real.

Pronto para aplicar suas habilidades e elevar seu domínio do Python?

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?

  • 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.

  • 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

    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.

  • Valquíria Alencar

    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.

Passo a passo
  1. 1 Praticando Python para dados

    Neste primeiro passo da formação, você consolidará as bases do Python, explorando estruturas de dados fundamentais como listas e dicionários. Aprenderemos a usar ferramentas poderosas, como list comprehension e dict comprehension, para tornar seu código mais eficiente e legível.

    Você praticará com exercícios que simulam cenários do dia a dia, fortalecendo seu raciocínio lógico e sua capacidade de resolver problemas. Este é o momento de dominar as ferramentas essenciais que servirão de base para projetos mais avançados ao longo da formação.

    Prepare-se para dar os primeiros passos rumo à criação de soluções práticas e inteligentes com Python!

    • Artigo O que é Python: um guia para iniciar nessa linguagem | Alura

    • Curso Praticando Python: estruturas de dados

      04h
      • Domine estruturas de dados com Python
      • Aprenda a usar listas, tuplas e dicionários
      • Aplique list comprehension e dict comprehension
      • Manipule dados de forma eficiente
      • Automatize tarefas com loops e condições
      • Analise e processe informações em coleções
      • Prepare-se para desafios em programação e ciência de dados
  2. 2 Praticando Pandas

    No segundo passo da formação, mergulharemos na Pandas, uma das bibliotecas mais importantes para análise de dados em Python. Você aprenderá a manipular, transformar e analisar conjuntos de dados de forma eficiente, utilizando funcionalidades como normalização de arquivos JSON, criação de tabulações, operações avançadas entre DataFrames e tratamento de dados nulos.

    Com exercícios práticos, você perceberá como a biblioteca Pandas pode simplificar tarefas complexas e ajudá-lo(a) a extrair insights valiosos de seus dados. Este é o momento de fortalecer suas habilidades em análise de dados e se preparar para enfrentar cenários reais com confiança.

    • Artigo Pandas Python: o que é, para que serve e como instalar | Alura

    • Curso Praticando Pandas: normalizando arquivos JSON

      04h
      • Revise técnicas de normalização de JSON com Pandas
      • Pratique manipulação de dados em diferentes estruturas
      • Resolva desafios reais para consolidar seus conhecimentos
    • Curso Praticando Pandas: criando tabulações com groupby

      04h
      • Agrupe dados utilizando o método `groupby()`, com base em uma ou mais colunas relevantes
      • Aplique funções de agregação em grupos utilizando o método `agg()` para sumarizar informações
      • Transforme índices hierárquicos em colunas com o método `unstack()`, facilitando a análise dos dados
      • Crie e utilize dicionários para definir funções de agregação personalizadas, aplicando diferentes operações a colunas específicas
    • Curso Praticando Pandas: criando tabulações com pivot_table

      04h
      • Agrupe dados utilizando o método pivot_table(), com base em uma ou mais colunas relevantes
      • Aplique diferentes funções de agregação, como média, soma e contagem, para obter insights específicos dos dados
      • Manipule e personalize as operações de agregação para diferentes conjuntos de dados e métricas específicas
      • Utilize a funcionalidade de margens para adicionar linhas e colunas de valores gerais, facilitando a análise de resumos
      • Preencha valores nulos, para manter a integridade e clareza dos resultados da tabela dinâmica
    • Curso Praticando Pandas: realizando operações

      04h
      • Aprenda a manipular dados com Python
      • Explorare DataFrames
      • Realize cálculos estatísticos
      • Crie colunas personalizadas
      • Aplique funções avançadas
      • Extraía insights valiosos para análise de dados
    • Curso Praticando Pandas: trabalhando com dados nulos

      04h
      • Pratique técnicas para lidar com dados ausentes
      • Resolva problemas de limpeza e tratamento de dados nulos
  3. 3 Praticando a criação de gráficos

    No terceiro passo da formação, vamos explorar o fascinante mundo da visualização de dados. Utilizando bibliotecas como Seaborn e Matplotlib, você praticará a criação de gráficos impactantes e personalizáveis que comunicam informações de maneira clara e visualmente atraente.

    Você vai praticar a escolha do gráfico ideal para cada tipo de análise, personalizar cores, estilos e legendas, e até combinar diferentes tipos de gráficos em uma única visualização. Ao final, estará pronto(a) para transformar dados em histórias visuais que fazem a diferença em apresentações e projetos.

    Vamos juntos criar gráficos que impressionam e informam?

    • Artigo Como escolher o tipo de visualização de dados para sua análise | Alura

    • Curso Praticando gráficos: criando gráficos de comparação

      04h
      • Domine a criação de gráficos de colunas
      • Crie gráficos de barras horizontais para uma apresentação clara de dados com várias categorias
      • Utilize gráficos de linhas para análise de tendências ao longo do tempo
      • Explore as funcionalidades para personalizar suas visualizações e torná-las mais eficazes e intuitivas
    • Curso Praticando gráficos: distribuição com Seaborn

      04h
      • Pratique a construção de histogramas para entender distribuições de frequência
      • Utilize KDE plots para uma visão suave das densidades de dados
      • Crie boxplots e violin plots para análises detalhadas de variabilidade nos dados e outliers
      • Explore algumas opções de personalização para aprimorar a apresentação visual
    • Curso Praticando gráficos: composição e relacionamento com Matplotlib e Plotly

      04h
      • Revise conceitos de visualização de dados
      • Aplique técnicas práticas para gráficos de composição e relacionamento
    • Curso Praticando gráficos: criando gráficos customizados

      04h
      • Entenda o contexto de seus dados para escolher a visualização mais eficaz
      • Selecione apresentações visuais que melhor comunicam suas análises
      • Torne suas visualizações mais informativas através de técnicas de personalização
      • Elimine a saturação visual para manter o foco nas informações mais importantes
      • Aplique customizações específicas, como ajustar cores, adicionar valores nas barras e incluir anotações, para direcionar a atenção do público aos pontos chave de seus dados

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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