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Formação Python para Data Science

Aprenda Python com foco em Data Science!

Esta formação faz parte dos nossos cursos de Data Science
90h

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Python para Data Science

Com o avanço da tecnologia, é cada vez maior a quantidade de dados disponíveis para análises avançadas. Desta forma, a área de Ciência de Dados floresceu auxiliando empresas e profissionais em suas tomadas de decisões. A principal ferramenta utilizada por cientistas de dados é a linguagem Python, com sua simplicidade e crescimento em diversos segmentos, além de Data Science, Python se consolidou como uma das principais linguagem de programação da atualidade.

- Por que aprender Python?

A linguagem Python está entre as 5 linguagens mais populares no mundo, segundo pesquisa da RedMonk. Essa popularidade se dá principalmente por sua característica de exigir poucas linhas de código e permitir uma leitura fácil, além da hegemonia da linguagem, quando o assunto é ciência de dados. No mundo particular dos dados Python se destaca em diversas frentes, na análise de dados, na computação gráfica, nos processos de Big Data, na computação científica, nas técnicas tradicionais de Machine Learning e principalmente em Deep Learning.

- O que você vai aprender na formação?

Nesta formação você vai aprender a versão 3 dessa linguagem na prática e focada em Data Science. Se você tem pouco conhecimento em programação, não há problema, preparamos cursos para você dar os primeiros passos na linguagem até criar seu primeiro modelos de Machine Learning, você vai conhecer as principais bibliotecas na área como Pandas, Scikit-learning, Numpy, Matplotlib e Seaborn e ter contato com diversas frentes da ciência de dados.

Se você quer trabalhar com Data Science, esta formação será seu primeiro passo para te preparar para tópicos mais avançados da profissão.

E aí, vamos juntos?

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

Professores especializados Data Science

Com quem você vai aprender

  • Guilherme Lima

    Guilherme é desenvolvedor de software formado em Sistemas de Informação e possui experiência em programação usando diferentes tecnologias como Python, Javascript e Go. Criador de mais de 30 cursos de diferentes áreas da plataforma com foco no treinamento de profissionais de TI, como Data Science, Python para web com Django e Django Rest, jogos com Javascript, Infraestrutura como código com Terraform e Ansible, Orientação a Objetos com Go. Além disso, é um dos instrutores da Imersão Dev da Alura.

  • Guilherme Lima

    Guilherme é desenvolvedor de software formado em Sistemas de Informação e possui experiência em programação usando diferentes tecnologias como Python, Javascript e Go. Criador de mais de 30 cursos de diferentes áreas da plataforma com foco no treinamento de profissionais de TI, como Data Science, Python para web com Django e Django Rest, jogos com Javascript, Infraestrutura como código com Terraform e Ansible, Orientação a Objetos com Go. Além disso, é um dos instrutores da Imersão Dev da Alura.

  • Rodrigo Fernando Dias

    Rodrigo é estatístico e especialista em Big Data com forte interesse em geoprocessamento, desenvolvimento web, web scraping, machine learning e Data Science. Atua como consultor e instrutor.

  • Rodrigo Fernando Dias

    Rodrigo é estatístico e especialista em Big Data com forte interesse em geoprocessamento, desenvolvimento web, web scraping, machine learning e Data Science. Atua como consultor e instrutor.

  • Thiago G Santos

    Um quase físico, apaixonado por dados e educação. Atuou durante alguns anos na área de Data Science na maior fabricante de eletrodomésticos do mundo e trabalhou em projetos de Processamento de Linguagem Natural para a Petrobrás. Atualmente dedica-se à aplicação de machine learning na área da educação e na democratização do acesso ao ensino de Data Science no Brasil.

  • Thiago G Santos

    Um quase físico, apaixonado por dados e educação. Atuou durante alguns anos na área de Data Science na maior fabricante de eletrodomésticos do mundo e trabalhou em projetos de Processamento de Linguagem Natural para a Petrobrás. Atualmente dedica-se à aplicação de machine learning na área da educação e na democratização do acesso ao ensino de Data Science no Brasil.

Passo a passo

  1. 1 Conhecendo a linguagem e principais bibliotecas.

    Dê os seus primeiros passos na linguagem, aprendendo desde lógica até suas primeiras análises com dados reais. Veja como Python pode ser útil no dia a dia de um profissional da área!

    Nesta primeira parte, você irá conhecer Python e seus principais aspectos, focado em ciência de dados. Você irá do primeiro “Hello World” até seu primeiro contato com Pandas, Matplotlib e Seaborn! Vamos começar?

  2. 2 Avançando em Pandas

    Aprofunde seu conhecimento, agora você irá focar em solucionar problemas com Pandas, uma das mais utilizadas bibliotecas da área, pois fornece ferramentas de análise de dados de alta performance e fáceis de usar.

  3. 3 Visualização de dados

    Agora que você conheceu melhor o Pandas e como ele pode facilitar o processo de análise e transformação de dados, chegou a hora de deixar seus gráficos mais elegantes e simples de analisar. Seu foco será trabalhar melhor suas visualizações e para isso vamos estudar de modo mais abrangente a visualização de dados e bibliotecas como Seaborn e Matplotilib.

    • Curso Data Visualization: Explorando com Seaborn

      06h
    • Faça esse curso e:
      • Importe dados e trabalhe com dataframes
      • Aprenda a tratar os dados antes de análisar
      • Saiba como utilizar o Seaborn para criação de diferentes gráficos
      • Utilize o Python Pandas com a incrível ferramenta do Google Colaboratory
      • Desenvolva técnicas gráficas e quantitativas, buscando a obtenção de informações relevantes
    • Curso Data Science: Introdução a análise de series temporais

      06h
    • Faça esse curso e:
      • Aprenda as principais técnicas de análise de Séries temporais
      • Entenda na prática quais os principais elementos presentes nas time series
      • Saiba como aplicar a função de autocorrelação nos seus dados
      • Aplique a média móvel para normalizar seus dados
      • Desenvolva seus conhecimentos em Pandas, Seaborn e Matplotilib
  4. 4 Machine Learning

    Chegou a hora de ter seu primeiro contato com o famoso Machine Learning, nesta parte você vai descobrir que a quantidade de dados é algo muito importante, então vamos aprender como capturar dados da internet, processo conhecido como Web Scraping.

nossos alunos e alunas

Experiências de quem já mergulhou com a gente.

Muito bom. Gostei de como é abortado. Linguagem de boa compreensão e consegui evoluir. Obrigado.

Python para Data Science: Primeiros passos

André Rodrigues Alves

Foi bem introdutório, me senti confortável no curso, mas recomendo uma introdução em lógica de programação como pré-requisito, eu fiz o curso de boas porque já fiz o de lógica

Python para Data Science: Introdução à linguagem e Numpy

Isadora Zenere Marcon

A princípio, não foi um curso que eu estivesse procurando; ele foi um pré-requisito para o curso de formação em Machine Learning. Dentro do escopo do curso, o material apresentado atende perfeitamente. No meu caso, só foi novidade para mim a parte de utilização do Pandas e um contato mais prático com o Google Colab, que é uma ferramenta muito interessante.

Python para Data Science: Funções, Pacotes e Pandas básico

Alex

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