Depois de fazer esses cursos, sinto-me confiante para criar visualizações e painéis profissionais
Shoebur RahmanEspecialista em compras, Giz Bangladesh
Descrição do curso
Melhore suas habilidades em Python
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.Aprenda a usar dicionários e pandas do Python
Os dicionários oferecem uma alternativa às listas do Python, enquanto o DataFrame do pandas é a maneira mais popular 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.Explore a lógica booleana e os loops do Python
Na segunda metade deste curso, você verá lógica, fluxo de controle, filtragem e 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.
Pré-requisitos
Programa de estudos
Conteúdo do curso
1
Matplotlib
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.
- Gráficos básicos com a Matplotlib50 XP
- Gráfico de linhas (1)100 XP
- Gráfico de linhas (2): Interpretação50 XP
- Gráfico de linhas (3)100 XP
- Gráfico de dispersão (1)100 XP
- Gráfico de dispersão (2)100 XP
- Histograma50 XP
- Crie um histograma (1)100 XP
- Crie um histograma (2): agrupamentos100 XP
- Crie um histograma (3): compare100 XP
- Escolha o gráfico certo (1)50 XP
- Escolha o gráfico certo (2)50 XP
- Personalização50 XP
- Rótulos100 XP
- Marcas de escala100 XP
- Tamanhos100 XP
- Cores100 XP
- Mais personalizações100 XP
- Interpretação50 XP
2
Dicionários e pandas
Conheça o dicionário, uma alternativa à lista do Python, e o DataFrame do pandas, o padrão reconhecido para trabalhar com dados tabulares no Python. Você vai praticar a criação e a manipulação de conjuntos de dados e aprender a acessar as informações necessárias a partir dessas estruturas de dados.
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.
4
Loops
Há diversas técnicas que podem ser usadas para repetir a execução de um código Python várias vezes. Os loops while são como instruções if repetidas. Os loops for iteram por todos os tipos de estrutura de dados. Saiba tudo sobre eles neste capítulo.
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!
Python intermediário
Curso
concluído
