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Programa do Curso
Fundamentos do Python para Tarefas de Dados
- Instalação do Python e configuração do ambiente de desenvolvimento
- Fundamentos da linguagem: variáveis, tipos de dados, estruturas de controle
- Escrita e execução de scripts simples em Python
Tratamento de Arquivos: CSV e Excel
- Leitura e gravação de arquivos CSV usando o módulo csv e Pandas
- Trabalho com arquivos Excel usando openpyxl/xlrd e Pandas
- Exercícios práticos: automatizando conversões de arquivos
Introdução ao Pandas
- Básico de DataFrame: criação, indexação, seleção e filtragem
- Operações de agregação e agrupamento
- Operações comuns de limpeza: valores ausentes, duplicados 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 caso de uso: quando escolher Polars em vez de Pandas
Transformação Avançada de Dados (Intermediário)
- Junções complexas, funções de janela e operações de pivot no Pandas
- Padrões eficientes de processamento de dados com Polars
- Cadeiamento de operações e otimização do uso de memória
Automação de Processos com Python
- Escrita de scripts para automatizar tarefas de dados repetitivas e etapas de ETL
- Agendamento de scripts com agendadores do SO ou agendadores de tarefas
- Registro de logs (logging), tratamento de erros e notificações
Empacotamento de Scripts e Melhores Práticas
- Criação de executáveis com PyInstaller ou ferramentas similares
- Estruturação de projetos, ambientes virtuais e gerenciamento de dependências
- Básico de controle de versão e documentação de fluxos de trabalho
Mini-Projeto Prático
- Tarefa de ponta a ponta: ler arquivos brutos, limpar e transformar dados, gerar saídas
- Automatizar o fluxo de trabalho e empacotar como um script ou executável funcional
- Revisão e melhorias com base em feedback de pares
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Familiaridade básica com conceitos de programação ou disposição para aprender
- Conforto no uso da linha de comando ou terminal para instalação de pacotes
- Experiência no trabalho com planilhas (CSV/Excel)
Público-Alvo
- Analistas de dados e equipes de operações que automatizam tarefas de dados
- Engenheiros analíticos que buscam scripts de ETL leves
- Profissionais interessados em fluxos de trabalho práticos baseados em Python
14 Horas
Testemunhos de Clientes (2)
tudo estava perfeito
Florin Vrincianu
Curso - Python Programming Fundamentals
Máquina Traduzida
Exercícios práticos relacionados ao conteúdo realmente ajudam a entender mais sobre cada tópico. Além disso, o estilo de começar a aula com uma palestra e continuar com exercícios práticos é bom e útil para relacionar com a palestra apresentada anteriormente.
Nazeera Mohamad - Ministry of Science, Technology and Innovation
Curso - Introduction to Data Science and AI using Python
Máquina Traduzida
