Programa do Curso

Introdução

  • Versatilidade do Python: da análise de dados ao web crawling

Estruturas de Dados e Operações em Python

  • Números inteiros e decimais (floats)
  • Strings e bytes
  • Tuplas e listas
  • Dicionários e dicionários ordenados
  • Conjuntos e conjuntos congelados (frozen sets)
  • Data frame (pandas)
  • Conversões

Programação Orientada a Objetos com Python

  • Herdança
  • Polimorfismo
  • Classes estáticas
  • Funções estáticas
  • Decorators
  • Outros

Análise de Dados com Pandas

  • Limpando dados
  • Usando dados vetorializados no pandas
  • Manipulação de dados (data wrangling)
  • Ordenação e filtragem de dados
  • Operações agregadas
  • Análise de séries temporais

Visualização de Dados

  • Criando gráficos com matplotlib
  • Usando matplotlib dentro do pandas
  • Criando gráficos de qualidade
  • Visualizando dados em notebooks Jupyter
  • Outras bibliotecas de visualização em Python

Vetorizando Dados no Numpy

  • Criando arrays Numpy
  • Operações comuns em matrizes
  • Usando ufuncs
  • Visualizações e broadcasting em arrays Numpy
  • Otimizando desempenho evitando loops
  • Otimizando desempenho com cProfile

Processamento de Big Data com Python

  • Construindo e suportando aplicações distribuídas com Python
  • Armazenamento de dados: trabalhando com bancos de dados SQL e NoSQL
  • Processamento distribuído com Hadoop e Spark
  • Dimensionando suas aplicações

Estendendo Python (e vice-versa) com Outras Linguagens

  • C#
  • Java
  • C++
  • Perl
  • Outros

Programação Multithread em Python

  • Módulos
  • Sincronização
  • Priorização

SerIALIZAÇÃO DE DADOS

  • Serialização de objetos Python com Pickle

Programação de Interface do Usuário (UI) com Python

  • Opções de frameworks para construir GUIs em Python
    • Tkinter
    • Pyqt

Python para Scripting de Manutenção

  • Lançando e capturando exceções corretamente
  • Organizando código em módulos e pacotes
  • Entendendo tabelas de símbolos e acessando-as no código
  • Escolhendo um framework de teste e aplicando TDD em Python

Python para a Web

  • Pacotes para processamento web
  • Crawling web
  • Analisando HTML e XML
  • Preenchendo formulários web automaticamente

Resumo e Próximo Passo

Requisitos

  • Experiência de programação iniciante a intermediária
  • Conhecimento de matemática e estatística
  • Conhecimento de conceitos de banco de dados

Público-Alvo

  • Desenvolvedores
 28 Horas

Número de participantes


Preço por Participante

Declaração de Clientes (7)

Próximas Formações Provisórias

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