Python para visualização e análise de dados, de A a Z

Solucione problemas e implemente projetos inteiros, dominando as principais funções e bibliotecas para análise de dados

4.15 (24 reviews)
Udemy
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Português
language
Engineering
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Python para visualização e análise de dados, de A a Z
118
students
8 hours
content
Nov 2023
last update
$44.99
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What you will learn

Como baixar, instalar e configurar as ferramentas de desenvolvimento

Dominar as principais bibliotecas do Python para manipulação de dados: NumPy e Pandas

Estruturas básicas de seleção e iteração

Estruturas e coleções de dados

Criação de DataFrames, manipulação, indexação e fatiamento (slicing) de dados

Criação de dados simulados, importação de dados de arquivos e de bases de dados

Visualização gráfica de dados (bibliotecas MatPlotLib e Plotly)

Limpeza e preparação de dados

Description

Aprenda a usar a linguagem Python para a solução de problemas de engenharia e outras áreas de atuação, como análise de dados e negócios. Desde a instalação até uma breve introdução ao aprendizado de máquinas com regressão, você aprenderá as principais funções e bibliotecas para importar, tratar, manipular, visualizar e analisar dados de diversos tipos usando Python.

Por meio de vídeo-aulas com abordagem prática, descontraída e direta ao ponto, você vai ver um conjunto de tópicos especialmente organizados para usar o Python como ferramenta de trabalho para desenvolver projetos e resolver problemas reais de diversas áreas de atuação do engenheiro ou analista de dados.

Aprenda a importar dados em CSV, Excel, JSON, tratar e manipular dados com bibliotecas NumPy e Pandas, visualizar dados com MatplotLib e Plotly, entre outros conceitos de como usar o Python para resolver problemas complexos, como treinamento de regressão linear.

O curso foi especialmente planejado para engenheiros que não possuem conhecimento em linguagens de programação, e ensina desde estruturas de dados, passando por operações e até manipulação e criação de gráficos por meio de exemplos reais e fictícios, mas sempre buscando trazer o conteúdo teórico para a prática.

Você poderá baixar todos os materiais desenvolvidos pelo instrutor ao longo do curso, mas aproveitará melhor se construir do zero os seus próprios scripts. Por falar nisso, o instrutor é formado em Engenharia de Computação, com mestrado e doutorado em Engenharia Biomédica e especialista na área de Inteligência Artificial, Aprendizado de Máquinas e Internet of Things. Conta com mais de 8 anos anos de experiência docente na área.

Ao final deste treinamento você estará apto a criar seus próprios scripts Python e desenvolver atividades cotidianas de maneira automatizada e prática. Você também terá acesso aos materiais utilizados ao longo das vídeo-aulas, o que permitirá relembrar e praticar os conceitos vistos ao longo das aulas.

É um excelente ponto de partida para quem quer agregar valor ao seu currículo, aumentar sua empregabilidade, começar como analista de dados ou sente que poderia alavancar sua carreira se aprofundando nesta área interessantíssima e essencial para o profissional do século XXI!

Pronto para começar? Te vejo nas aulas, abraço e sucesso!

Content

Introdução

Apresentação VIZIA ENGENHARIA
Apresentação do instrutor e do curso
Histórico

1. Dando os primeiros passos

1.3.1 Instalando o Python (Anaconda)
1.3.2 Instalando uma IDE (Visual Studio Code)
1.3.3 Usando o Python na nuvem ( Google Collaboratory)
Material do curso
1.4 Conhecendo a ferramenta
1.5.1 Entrada de dados e laço de seleção
1.5.2 Saídas de texto
1.5.3 Apresentação do problema exemplo
1.5.4 Imports
1.5.5 Chamada de funções do sistema
1.5.6 If e Elif
1.5.7 Strings - função "isDecimal"
1.5.8 Strings - funções "len" e "startswith"
1.5.9 Formatando Strings
1.6.1 Laço de repetição While
1.6.2 Laço de repetição While com condição True
1.6.3 Apresentação do problema para exemplo
1.6.4 Laço de repetição For
1.6.5 Laço de repetição For com iteração em listas

2. Estruturas e coleções de dados

2.1.1 Listas
2.1.2 Listas - indexação Pop e Remove
2.1.3 Tuplas
2.1.4 Conjuntos
2.1.5 Aplicações de listas - inicial
2.1.6 Aplicações de listas
2.2.1 Dicionários
2.2.2 Aplicação de dicionários 1
2.2.3 Aplicação de dicionários 2
2.3 Indexação e fatiamento - estruturas simples

3. Trabalhando com dados

3.1.1 Valores aleatórios
3.1.2 Valores aleatórios com distribuições de probabilidade
3.1.3 Dataframes
3.1.4 Dataframes - colunas
3.1.5 Dataframes - linhas
3.1.6 Indexação e slicing com DataFrames
3.2.1 Arquivos - CSV
3.2.2 Arquivos sem extensão
3.2.3 Arquivos - SINAPI
3.2.4 Arquivos - SINAPI 2
3.3.1 JSON offline
3.3.2 JSON online
3.4.1 Arquivos XML
3.4.2 XML Element Tree
3.5.1 Base de dados
3.5.2 Conexão com o banco
3.5.3 SQL FetchOne
3.5.4 SQL FetchAll
3.5.5 SQL em Dataframes

4. Visualizando dados

4.1.1 Histograma
4.1.2 Scatter
4.1.3 Scatter biblioteca Plotly
4.1.4 Histograma biblioteca Plotly
4.1.5 Formatando gráficos (Scatter Plotly)
4.2.1 Gráfico de barras 1
4.2.2 Gráfico de barras 2
4.2.3 Gráfico de barras biblioteca Plotly
4.2.4 Gráfico de linhas
4.2.5 Gráfico de linhas biblioteca Plotly
4.3.1 Heatmap
4.3.2 Gráfico de bolhas
4.4.1 Gráfico de pizza
4.4.2 Composição de gráficos variados

5. Limpando e preparando dados - tratamento

5.1.1 Tratamento e preparação de dados 1
5.1.2 Tratamento e preparação de dados 2
5.1.3 Tratamento e preparação de dados 3
5.2.1 Outliers 1
5.2.2 Outliers 2

6. Caso completo resolvido - introdução ao machine learning

[AULA BÔNUS] Convite especial para nossos alunos
6.1 Apresentação do case para aplicação do conteúdo do curso
6.2 Apresentação dos dados
6.3 Análise - preparação 1
6.4 Análise - preparação 2
6.5 Análise - outliers
6.6 Análise - histograma
6.7 Regressão linear
6.8 Análise - regressão
6.9 Encerramento do curso

Reviews

Kaique
June 28, 2021
Bem explicado, áudio excelente. Somente a imagem um pouco distante no inicio do vídeo, enquanto mostrava a área de trabalho. Show!

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