Análise de dados com Python Aplicado a Big Data

Carga horária: 24 horas
Formato: online_ou_presencial
Investimento: R$ 1.990,00
Parcelamento: 12x de R$ 165,83

Sobre o curso

Aprofunde-se no universo da análise de dados e domine o Python para extrair insights valiosos de grandes volumes de informações com nosso curso "Análise de Dados com Python Aplicado a Big Data". Com 24 horas de conteúdo prático e direcionado, este programa é projetado para profissionais e estudantes de tecnologia, engenharia, estatística, ou qualquer área com interesse em Big Data que buscam aprimorar suas habilidades em manipulação, processamento e visualização de dados em escala. Você aprenderá a utilizar bibliotecas poderosas como Pandas, NumPy e Matplotlib para transformar dados brutos em conhecimento acionável. O curso aborda desde os fundamentos da programação Python para análise de dados até tópicos avançados em Big Data, incluindo integração com ferramentas e ecossistemas relevantes. Nosso diferencial reside na abordagem hands-on, com exemplos práticos e estudos de caso que simulam desafios do mundo real, garantindo que você não apenas compreenda os conceitos, mas saiba aplicá-los imediatamente em seu ambiente profissional. Ao final, você estará apto a desenvolver soluções analíticas robustas, tomar decisões estratégicas baseadas em dados e impulsionar a inovação em sua ca…

Objetivos

"Compreender os conceitos fundamentais de Big Data e os desafios associados à sua análise.","Dominar as bibliotecas Python essenciais (Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn) para manipulação e visualização de dados.","Aprender a trabalhar com frameworks de processamento distribuído como Dask e Apache Spark (via PySpark) para Big Data.","Desenvolver habilidades em pré-processamento, limpeza e transformação de grandes datasets.","Aplicar técnicas de análise exploratória de dados (EDA) e estatística descritiva em volumes massivos de informação.","Construir pipelines de análise de dados escaláveis e eficientes utilizando Python.","Interpretar e comunicar insights derivados de análises de Big Data para tomadas de decisão."

Conteúdo programático

Módulo 1: Fundamentos de Big Data e Python para Análise - Tópico 1.1: Introdução ao Big Data - O que é Big Data? Características (5 Vs) - Desafios e oportunidades do Big Data - Ecossistema Big Data (conceitos e ferramentas) - Tópico 1.2: Revisão e Aprofundamento em Python para Dados - Estruturas de dados avançadas (listas, tuplas, dicionários, sets) - Funções lambda, list comprehensions, geradores - Tratamento de erros e exceções - Tópico 1.3: Introdução ao Ambiente de Desenvolvimento - Configuração do ambiente (Anaconda, Jupyter Notebook/Lab, VS Code) - Boas práticas de programação e organização de projetos Módulo 2: Manipulação e Análise de Dados com Pandas e NumPy - Tópico 2.1: NumPy para Computação Numérica - Arrays NumPy: criação, indexação e slicing - Operações vetorizadas e broadcasting - Funções matemáticas e estatísticas com NumPy - Tópico 2.2: Pandas para Análise de Dados Tabulares - DataFrames e Series: criação, seleção e modificação - Leitura e escrita de dados (CSV, Excel, JSON, Parquet) - Agregação, GroupBy e pivot tables - Combinação de DataFrames (merge, join, concatenate) - Tópico 2.3: Limpeza e Pré-processamento de Dados - Tratamento de valores ausentes (NaN) - Detecção e tratamento de outliers - Transformação e normalização de dados - Manipulação de dados de texto e datas Módulo 3: Visualização de Dados Exploratória - Tópico 3.1: Matplotlib para Gráficos Estáticos - Criação de diferentes tipos de gráficos (linha, barra, dispersão, histograma) - Personalização de elementos gráficos (títulos, legendas, eixos) - Subplots e layouts de gráficos - Tópico 3.2:…

Público-alvo

Este curso é ideal para Analistas de Dados, Cientistas de Dados, Engenheiros de Dados, Desenvolvedores Python e profissionais de TI que desejam aprimorar suas habilidades em Big Data. É voltado para indivíduos com experiência intermediária em programação Python e que possuam um entendimento básico de conceitos estatísticos e de bancos de dados. Profissionais que buscam se especializar na extração de valor de grandes volumes de dados e otimizar processos analíticos complexos encontrarão neste curso o aprofundamento necessário para avançar em suas carreiras.

Pré-requisitos

Conhecimento intermediário em Python (estruturas de dados, funções, orientação a objetos básica); Familiaridade com conceitos básicos de estatística e álgebra linear; Noções básicas de bancos de dados relacionais (SQL); Conhecimento básico de linha de comando (terminal/shell).