Aulas Online


50 horas de conteúdo


Certificado de participação

Nosso curso é indicado para

Se você atua ou deseja atuar nas áreas de finanças (controladoria, contábil, fiscal), investigação e fraude, administração (marketing, CRM, recursos humanos), advocacia, área da saúde e demais áreas onde é necessário a análise de dados. Este curso foi criado pensando em você!

Pré-requisito: Não existe.

Você receberá: Em todas as aulas os instrutores disponibilizarão os arquivos fontes e teremos um repositório de arquivos.

Carga horária: 50h (até o momento). Conforme a adição de novos cursos na formação a carga horária irá aumentar.

Formação Python Data Science

Ao adquirir a formação Python Data Science, você terá acesso a diversos cursos pelo período de 2 anos pagando um único valor. Ao decorrer dos próximos anos serão adicionados novos cursos/conteúdos para enriquecer cada vez mais nossa trilha.

Na formação atual de Python Data Science você terá acesso a cursos online (ao vivo) e a cursos gravados (para ver e rever quando desejar).

Veja abaixo os cursos disponíveis na formação atual:

Python para usuários de Excel

Turma online ao vivo de: 07/07 até 04/08. Após, conteúdo online gravado.

Importar e concatenar tabelas em diversos formatos (excel e csv)

  • Resumo: Ambiente de estudos e análises – Google Colab e o Python;
  • Estrutura de Dados: DataFrame e Series;
  • Importação de arquivos;
  • Importação de múltiplas abas;
  • Resumo dos dados;
  • Exercícios.

Familiarização com as estruturas de dados do Pandas, seleção e filtragem de dados

  • Seleção por rótulo;
  • Seleção por posição (índice);
  • Filtros com operadores de comparação;
  • Filtros com operadores lógicos;
  • Filtros Avançados (REGEX, substring);
  • Exercícios.

Criar colunas e tabelas a partir dos próprios dados

  • Criar colunas à partir de operações aritméticas entre outras colunas;
  • Criar colunas dividindo strings (nome → primeiro nome e sobrenome);
  • Criar colunas classificando e segmentando dados (idade → faixa etária);
  • Excluir colunas;
  • Excluir linhas;
  • Tabela Dinâmica;
  • Exercícios.

Inserir novos dados a partir de outras tabelas

  • Proc V;
  • Formatação dos dados;
  • Formatação condicional;
  • Tratamento de dados tipo datas;
  • Exercícios.

Elaborar gráficos, salvar e compartilhar seus estudos

  • Estatística descritiva com um único comando;
  • Salvando os dados para um arquivo CSV/EXCEL;
  • Visualizando seus dados em Gráficos.

Tipos de dados

Conteúdo online gravado.

Os quatro tipos de dados que você precisa conhecer

  • Conceitos de dados: Nominais, Ordinais, Intervalares e Racionais;
  • Aplicação de um modelo de Hierarchical Clustering Dendrogram usando alguns dos tipos de dados.(pode ser uma base com os dados de sua escolha).

Introdução ao Data Science

Turma online ao vivo (agenda a definir). Após, conteúdo online gravado.

Tipos de Dados e Operadores

  • Tipos de Dados e de variáveis;
  • Strings;
  • Métodos das Strings;
  • Usando variáveis nas Strings;
  • Comentários;
  • Dados Numéricos;
  • Operações Numéricas;
  • Trabalhando com Dados Numéricos;
  • Operadores Numéricos;
  • Operadores Lógicos.

Loopings

  • For loop.

Listas

  • Resumo sobre listas.

Conjuntos

  • Trabalhando com conjuntos;
  • Operações com conjuntos.

Pandas

  • Conhecendo um DataFrame (um tipo de tabela);
  • Conhecendo uma Série Temporal;
  • Selecionando Linhas e Colunas;
  • Entendendo Diferentes Tipos de Dados;
  • Agregando Dados;
  • Escolhendo Partes de um DataFrame;
  • Criando e Salvando Novas Tabelas;
  • Ordenando valores;
  • Substituindo valores;
  • Adicionando novas informações a Séries e DataFrames;
  • Deletando informações em Séries e DataFrames;
  • Filtrando dados por condições;
  • Operações matemáticas e criação de índices.

Visualização de Dados com Python

  • Matplotlib.

Dicionários

  • Sobre Dicionários;
  • Exemplos de Dicionário.

Funções

  • Sobre Funções;
  • Módulos;
  • Importando Funções;
  • Importando Funções Específicas.

Numpy

  • Arrays Numpy;
  • Trabalhando com Vetores;
  • Trabalhando com Matrizes;
  • Introdução ao Machine Learning.

Introdução ao Machine Learning com Scikit-Learn

  • Aprendizado Não Supervisiona;
  • Clusterização com K-Means.

Por que aprender Python?

Python é uma das linguagens de programação mais populares do mundo, e tem uma boa razão para isso. Python tem uma sintaxe simples que encoraja o programador a escrever de forma eficiente, com código legível, para que você se concentre em como resolver os problemas. Python também é conciso, tornando fácil escrever programas e dar manutenção a eles.

Python tem um ecossistema rico de bibliotecas estáveis projetadas para uma vasta variedade de usos, como visualização de dados, desenvolvimento web, desenvolvimento de aplicações e mais. Para cada problema dado existe uma boa chance de alguém ter escrito uma biblioteca Python que você possa usar.

A comunidade Python é muito receptiva para iniciantes, e frequentemente irá ver alguém disposto a te ajudar se você ficar "preso".

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Nosso curso busca proporcionar aos alunos uma experiência similar as aulas presenciais. Com interação, compartilhamento de telas e esclarecimento de dúvidas.

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