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Curso Análise de dados com Python Aplicado a Big Data

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Objetivo do Curso Análise de dados com Python Aplicado a Big Data:

Python é essencial para qualquer atividade relacionada à Análise de Dados e ao cenário de Data Science. Neste curso, você aprenderá a utilizar Python para processar, tratar e analisar dados, empregando diversas técnicas estatísticas e transformações aplicadas a dataframes. Abordaremos problemas relacionados a pipeline de vendas, perfis de consumo de produtos, frequência de associações e desassociações, entre outros cenários.

Utilizando as principais bibliotecas Python para análise de dados ? Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn ? você será capaz de manipular dados para extrair insights e conclusões, resolvendo problemas organizacionais. O treinamento culmina com uma Introdução ao Machine Learning, permitindo que, após as etapas de preparação, carregamento, limpeza e análise de dados, os participantes construam seus primeiros modelos de Machine Learning.

Turnos

NOTURNO
Duração

24 horas
Formatos

Presencial

Online ao Vivo
Apostila Digital

Idioma: Português

Sujeito a alteração sem aviso prévio

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Conteúdo Programático:

Introdução ao Matplotlib

Tipos de plotagem

Seaborn Data Visualization

Heat Map (Visualização com mapa de calor)
- Criando um mapa de calor
- Mapa de cores sequencial (Sequential colormaps)
- Seaborn heatmap colorbar

Numpy

NumPy Matriz (Array)
- Operações de Matrizes
- Multiplicação de duas matrizes
- Acessando elementos de uma matriz: colunas e linhas
- Fatiamento (slicing) de uma matriz np

Pandas

Explorando Dados com Dataframes
- Ler arquivo Excel
- Importar arquivo CSV
- Ler arquivo de texto
- Aplicar uma função a colunas/linhas
- Classificar valores/classificar por coluna
- Contagem de valores únicos
- Gerar arquivo Excel
- Gerar arquivo CSV
- Gerar arquivo HTML
Pivot Table em Pandas
- Acessar os dados
- "Pivotando" os dados
- Colunas e valores
- Filtros avançados
- GroupBy

Aprofundando Data Analysis

Análise da Distribuição
Análise de Variáveis Categóricas
Munging de dados com Python: Usando Pandas
- Analisando grandes volumes de dados
- Lendo o arquivo
- Utilizando o Pandas
- Formatando o resultado
- Matriz de Correlação
  - Qual é o coeficiente de correlação?
  - Traçando a matriz de correlação
  - Interpretando a matriz de correlação
  - Adicionando título e rótulos ao gráfico
  - Classificando a matriz de correlação
  - Seleção de pares de correlação negativa

Introdução ao Machine Learning

Como iniciar um projeto de aprendizado de máquina em Python

Pré-Requisito:

Ter participado do treinamento Python Foundation (é fundamental o conhecimento em linguagem de programação Python)

Informações Adicionais:

Curso prático e teórico.

Material Didático:

Português ou Inglês.

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