Programa do Curso

Fundamentos do Python para Tarefas de Dados

  • Instalando o Python e configurando o ambiente de desenvolvimento
  • Noções básicas da linguagem: variáveis, tipos de dados, estruturas de controle
  • Escrevendo e executando scripts simples em Python

Manipulação de Arquivos: CSV e Excel

  • Lendo e escrevendo arquivos CSV usando o módulo csv e Pandas
  • Trabalhando com arquivos Excel usando openpyxl/xlrd e Pandas
  • Exercícios práticos: automatizando conversões de arquivos

Introdução ao Pandas

  • Noções básicas sobre DataFrame: criação, indexação, seleção e filtragem
  • Operações de agregação e agrupamento
  • Operações comuns de limpeza: valores ausentes, duplicatas e conversões de tipo

Introdução ao Polars

  • Conceitos do Polars e características de desempenho em comparação com o Pandas
  • Operações básicas de DataFrame no Polars
  • Exemplo de uso: quando escolher o Polars em vez do Pandas

Transformação Avançada de Dados (Intermediário)

  • Joins complexos, funções de janela e operações pivot no Pandas
  • Padrões eficientes de processamento de dados com o Polars
  • Encadeando operações e otimizando o uso da memória

Automação de Processos com Python

  • Escrevendo scripts para automatizar tarefas repetitivas de dados e etapas ETL
  • Agendando scripts com agendadores do sistema operacional ou agendadores de tarefas
  • Registro, tratamento de erros e notificações

Empacotando Scripts e Melhores Práticas

  • Criando executáveis com PyInstaller ou ferramentas similares
  • Estrutura de projetos, ambientes virtuais e gerenciamento de dependências
  • Noções básicas de controle de versão e documentação de fluxos de trabalho

Projeto Mini-Prático Prático

  • Tarefa do início ao fim: ler arquivos brutos, limpar e transformar dados, produzir saídas
  • Automatizar o fluxo de trabalho e empacotar como um script ou executável executável
  • Revisão e melhorias com base no feedback dos colegas

Síntese e Próximos Passos

Requisitos

  • Familiaridade básica com conceitos de programação ou disposição para aprender
  • Conforto ao usar linha de comando ou terminal para instalar pacotes
  • Experiência trabalhando com planilhas (CSV/Excel)

Público-Alvo

  • Analistas de dados e equipes operacionais automatizando tarefas de dados
  • Engenheiros analíticos buscando scripting ETL leve
  • Profissionais interessados em fluxos de trabalho práticos baseados em Python
 14 Horas

Número de participantes


Preço por Participante

Declaração de Clientes (5)

Próximas Formações Provisórias

Categorias Relacionadas