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Programa do Curso

Introdução

  • Versatilidade do Python: da análise de dados à raspagem web

Estruturas de Dados e Operações em Python

  • Inteiros e floats
  • Strings e bytes
  • Tuplas e listas
  • Dicionários e dicionários ordenados
  • Conjuntos e conjuntos congelados (frozen sets)
  • DataFrame (pandas)
  • Conversões

Programação Orientada a Objetos com Python

  • Herança
  • Polimorfismo
  • Classes estáticas
  • Funções estáticas
  • Decorators
  • Outros

Análise de Dados com Pandas

  • Limpeza de dados
  • Uso de dados vetorizados no pandas
  • Manipulação de dados (data wrangling)
  • Ordenação e filtragem de dados
  • Operações de agregação
  • Análise de séries temporais

Visualização de Dados

  • 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 em Python

Vetorização de Dados no Numpy

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

Processamento de Big Data com Python

  • Criação e suporte a aplicativos distribuídos com Python
  • Armazenamento de dados: Trabalhando com bancos de dados SQL e NoSQL
  • Processamento distribuído com Hadoop e Spark
  • Escalabilidade dos seus aplicativos

Extendendo o Python (e vice-versa) com Outros Linguagens

  • C#
  • Java
  • C++
  • Perl
  • Outras

Programação Multithread em Python

  • Módulos
  • Sincronização
  • Priorização

Serialização de Dados

  • Serialização de objetos Python com Pickle

Programação de Interface Gráfica com Python

  • Opções de frameworks para criar GUIs em Python
    • Tkinter
    • PyQt

Python para Scripts de Manutenção

  • Lançar e capturar exceções corretamente
  • Organizar código em módulos e pacotes
  • Compreensão de tabelas de símbolos e como acessá-las no código
  • Escolha de um framework de testes e aplicação de TDD em Python

Python para a Web

  • Pacotes para processamento web
  • Raspagem web (web crawling)
  • Análise de HTML e XML
  • Preenchimento automático de formulários web

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Experiência em programação de nível iniciante a intermediário
  • Conhecimento de matemática e estatística
  • Conceitos de bancos de dados

Público-Alvo

  • Desenvolvedores
 28 Horas

Número de participantes


Preço por participante

Testemunhos de Clientes (7)

Próximas Formações Provisórias

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