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Programa do Curso

Dia 1:

Revisão das Habilidades Básicas de Python e Análise de Dados

Introdução ao NumPy

  • Criação de arrays NumPy
  • Operações comuns em matrizes
  • Uso de ufuncs
  • Vistas e transmissão (broadcasting) em arrays NumPy
  • Otimização de desempenho evitando loops
  • Otimização de desempenho com cProfile

Análise de Dados com Pandas

  • Uso de dados vetorializados no pandas
  • Manipulação de dados (wrangling)
  • Classificação e filtragem de dados
  • Operações agregadas
  • Análise de séries temporais

Visualização de Dados com Matplotlib

  • Geração de gráficos com Matplotlib
  • Uso do Matplotlib dentro do pandas
  • Criação de gráficos de qualidade
  • Visualização de dados em notebooks Jupyter
  • Outras bibliotecas de visualização no Python

Dia 2: 

Outras Bibliotecas do Python para Análise de Dados

  • scikit-learn
  • Scipy
  • statsmodel
  • RPy2

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Noções básicas de Python e habilidades de análise de dados

Público-alvo

  • Desenvolvedor Python
  • Analistas de dados
 14 Horas

Número de participantes


Preço por participante

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