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Página inicialPythonPython intermediário

Python intermediário

Aprimore suas habilidades em ciência de dados criando visualizações com Matplotlib e manipulando DataFrames com pandas.

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4 Horas18 Videos87 Exercicios
1.090.558 AprendizesTrophyDeclaração de Realização

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Descrição do Curso

Aprender Python é fundamental para qualquer aspirante a profissional de ciência de dados. Aprenda a visualizar dados reais com as funções da Matplotlib e familiarize-se com estruturas de dados, como o dicionário e o DataFrame do pandas. Este curso intermediário de quatro horas o ajudará a desenvolver suas habilidades atuais em Python e a explorar novas aplicações e funções do Python que ampliam seu repertório e o ajudam a trabalhar com mais eficiência.

Você descobrirá como os dicionários oferecem uma alternativa às listas do Python e por que o dataframe do pandas é a forma mais conhecida de trabalhar com dados tabulares. No segundo capítulo deste curso, você descobrirá como criar e manipular conjuntos de dados e como acessá-los usando essas estruturas. A experiência prática ao longo do curso aumentará sua confiança em cada área.

À medida que avançar, vai examinar a lógica, o fluxo de controle, os filtros e os loops. Essas funções servem para controlar a tomada de decisões nos programas Python e ajudam você a realizar mais operações com os dados, incluindo instruções repetidas. Você concluirá o curso aplicando todas as suas novas habilidades usando truques de estatística para calcular suas chances de ganhar uma aposta.

Depois de concluir todos os capítulos, você estará pronto para aplicar suas novas habilidades no seu trabalho, em uma nova carreira ou em um projeto pessoal e estará preparado para seguir rumo a um aprendizado mais avançado de Python.
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Fundamentos de Python

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  1. 1

    Matplotlib

    Grátis

    A visualização de dados é uma habilidade fundamental para aspirantes a cientistas de dados. A Matplotlib facilita a criação de gráficos proveitosos e perspicazes. Neste capítulo, você aprenderá a criar vários tipos de gráficos e a personalizá-los para que sejam visualmente mais atraentes e interpretáveis.

    Reproduzir Capítulo Agora
    Gráficos básicos com a Matplotlib
    50 xp
    Gráfico de linhas (1)
    100 xp
    Gráfico de linhas (2): interpretação
    50 xp
    Gráfico de linhas (3)
    100 xp
    Gráfico de dispersão (1)
    100 xp
    Gráfico de dispersão (2)
    100 xp
    Histograma
    50 xp
    Crie um histograma (1)
    100 xp
    Crie um histograma (2): agrupamentos
    100 xp
    Crie um histograma (3): compare
    100 xp
    Escolha o gráfico certo (1)
    50 xp
    Escolha o gráfico certo (2)
    50 xp
    Personalização
    50 xp
    Rótulos
    100 xp
    Marcas de escala
    100 xp
    Tamanhos
    100 xp
    Cores
    100 xp
    Mais personalizações
    100 xp
    Interpretação
    50 xp
  2. 3

    Lógica, fluxo de controle e filtragem

    A lógica booleana é a base da tomada de decisões nos programas em Python. Aprenda sobre diferentes operadores de comparação, como combiná-los com operadores booleanos e como usar os resultados booleanos em estruturas de controle. Você também vai aprender a filtrar dados nos DataFrames do pandas usando lógica.

    Reproduzir Capítulo Agora
  3. 5

    Estudo de caso: truques de estatística

    Este capítulo permitirá que você aplique todos os conceitos que aprendeu no curso. Você usará truques de estatística para calcular a chance de ganhar uma aposta. Use geradores de números aleatórios, loops e a Matplotlib para sair na frente!

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