Análise Exploratória de Dados em Python

Você tem um conjunto de dados interessante — por onde começar a análise? Este curso aborda o processo de explorar e analisar dados, desde entender o que está incluído em um conjunto de dados até incorporar as descobertas exploratórias em um fluxo de trabalho de ciência de dados.

Usando dados sobre desemprego e preços de passagens aéreas, você vai usar Python para resumir e validar dados, calcular, identificar e substituir valores ausentes e limpar valores numéricos e categóricos. Ao longo do curso, você criará visualizações bonitas com Seaborn para entender variáveis e seus relacionamentos.

Por fim, o curso mostra como as descobertas exploratórias alimentam os fluxos de trabalho de ciência de dados ao criar novos recursos, equilibrar variáveis categóricas e gerar hipóteses a partir das descobertas.

Ao final do curso, você terá confiança para realizar sua própria análise exploratória de dados (EDA) em Python. Você será capaz de explicar visualmente suas descobertas para outras pessoas e sugerir os próximos passos para extrair insights dos seus dados!Os vídeos contêm transcrições ao vivo que você pode revelar clicando em "Show transcript" no canto inferior esquerdo dos vídeos. O glossário do curso pode ser encontrado à direita, na seção de recursos.Para obter créditos de CPE, você precisa concluir o curso e atingir uma pontuação de 70% na avaliação qualificada. Você pode acessar a avaliação clicando no aviso de créditos de CPE à direita.