Curso de Introdução a Data Science e Python

Curso de Introdução a Data Science e Python

Não fique para trás: aprenda Data Science

Hoje um dos grandes desafios das organizações é como usar todos os dados que acumulam no dia a dia. Por isso, uma habilidade que está sendo considerada essencial é o conhecimento de Data Science.

A Exame Academy em parceria com a Let’s Code criou o curso fundamental para quem deseja se tornar um profissional indispensável.

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CURSO INTRODUÇÃO A DATA SCIENCE E PYTHON

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Ao final do curso, você vai conseguir:

  • Entender, armazenar e trabalhar os dados de uma empresa;
  • Ser capaz de criar algoritmos de Árvore de Decisão em Python;
  • Saber como usar as principais bibliotecas de Data Science;
  • Criar algoritmos em cima de um conjunto de dados;
  • Aprender a manipular bases com um grande volume de dados;
  • Utilizar a tecnologia para automatizar tarefas do seu dia a dia;
  • Identificar e evitar armadilhas comuns na análise de dados;
  • Aplicar suas habilidades em casos de negócios da vida real.

CONHEÇA O CONTEÚDO DO CURSO

O curso Introdução a Data Science e Python é dividido em sete módulos, totalizando 99 aulas. Sem teorias desnecessárias, com foco na aplicação prática, em cerca de 10 horas de estudo você vai sair do zero e aprender de verdade.

  1. Por quê Python?
  2. Instalação Python I
  3. Instalação Python | Windows
  4. Instalação Python | Linux
  5. Instalação Python | MacOS
  6. Instalação Python II
  7. Tipos de Variáveis I
  8. Exercícios: Tipos de Variáveis I
  9. Tipos de Variáveis II
  10. Exercícios: Tipos de Variáveis II
  11. Estruturas Sequenciais
  12. Exercícios: Estruturas Sequenciais
  13. Estruturas Condicionais I
  14. Exercícios: Estruturas Condicionais I
  15. Estruturas Condicionais II
  16. Exercícios: Estruturas Condicionais II
  17. Estruturas de Repetição | While I
  18. Exercícios: Estruturas de Repetição | While I
  19. Estruturas de Repetição | While II
  20. Exercícios: Estruturas de Repetição | While II
  21. Listas e Tuplas I
  22. Listas e Tuplas II
  23. Exercícios: Listas e Tuplas I
  24. Listas e Tuplas III
  25. Exercícios: Listas e Tuplas II
  26. Operações em Strings I
  27. Operações em Strings II
  28. Exercícios: Operações em Strings I
  29. Operações em Strings III
  30. Exercícios: Operações em Strings II
  31. Dicionários I
  32. Dicionários II
  33. Dicionários III
  34. Exercícios: Dicionários
  35. Estruturas de Repetição | For I
  36. Estruturas de Repetição | For II
  37. Exercícios: Estruturas de Repetição | For I
  38. Estruturas de Repetição | For III
  39. Exercícios: Estruturas de Repetição | For II
  40. Funções I
  41. Exercícios: Funções I
  42. Funções II
  43. Exercícios: Funções II
  44. Args e Kwargs
  45. Exercícios: Args e Kwargs
  1. Introdução a BD
  2. Instalação Ferramentas BD | Windows
  3. Instalação Ferramentas BD | MacOS
  4. Instalação Ferramentas BD | Linux
  5. Tabelas e Relações
  6. Cláusulas SELECT FROM
  7. Exercícios: Cláusulas SELECT FROM
  8. Cláusulas WHERE
  9. Exercícios: Cláusulas WHERE
  10. Cláusulas ORDER BY
  11. Exercícios: Cláusulas ORDER BY
  12. Cláusulas GROUP BY
  13. Exercícios: Cláusulas GROUP BY
  14. Cláusulas HAVING
  15. Exercícios: Cláusulas HAVING
  16. Cláusulas JOINS
  17. Exercícios: Cláusulas JOINS
  1. Motivação
  2. Instalação Pandas e Matplotlib
  3. Conceitos e criação de Series I
  4. Conceitos e criação de Series II
  5. Exercícios: Conceitos e criação de Series II
  6. Operações I
  7. Operações II
  8. Exercícios: Operações I
  9. Filtros
  10. Exercícios: Filtros
  11. Conceitos e criação de DataFrame I
  12. Exercicios: Conceitos e criação de DataFrame I
  13. Conceitos e criação de DataFrame II
  14. Exercícios: Conceitos e criação de DataFrame II
  15. Leitura de arquivos com Pandas
  16. Exercícios: Leitura de arquivos com Pandas
  17. Leitura de BD com Pandas
  18. Junção de DataFrames I
  19. Exercícios: Junção de DataFrames I
  20. Junção de DataFrames II
  21. Exercícios: Junção de DataFrames II
  22. Transformação de Colunas
  23. Exercícios: Transformação de Colunas
  24. Dados ausentes I
  25. Dados ausentes II
  26. Exercícios: Dados ausentes
  27. Métodos Úteis
  28. Exercícios: Métodos Úteis
  29. Group by no Pandas
  30. Matplotlib I
  31. Matplotlib II
  32. Exercícios: Matplotlib
  33. Plot de barra
  34. Exercícios: Plot de barra
  35. Plot de Dispersão
  36. Exercícios: Plot de Dispersão
  37. Plot de Pizza
  38. Exercícios: Plot de Pizza
  39. Exercícios: Group By no Pandas
  1. Importância da Estatística
  2. Análise Exploratória I
  3. Exercícios: Análise Exploratória I
  4. Análise Exploratória II
  5. Exercícios: Análise Exploratória II
  6. Probabilidade
  7. Exercícios: Probabilidade
  8. Amostragem
  9. Exercícios: Amostragem
  1. Introdução a ML
  2. Introdução nas Árvores de Decisão
  3. Matemática por trás das Árvores
  4. Exercícios: Matemática por trás das Árvores
  5. Scikit-Learn
  6. Exercícios: Scikit-Learn
  7. Métricas de Avaliação
  8. Exercícios: Métricas de Avaliação
  9. Característica das Árvores
  10. Exercícios: Característica das Árvores
  1. Holdout
  2. Exercícios: Holdout
  3. Cross Validation
  4. Exercícios: Cross Validation
  5. Grid Search
  6. Exercícios: Grid Search
  1. Poadcast | Encerramento
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