Pular para o conteúdo principal
Página inicialPythonIntrodução à ciência de dados em Python

Introdução à ciência de dados em Python

Explore a ciência de dados usando Python e aprenda a analisar e visualizar seus dados de forma eficaz. Sem experiência ou habilidade de codificação necessária.

Comece O Curso Gratuitamente
4 Horas13 Videos44 Exercicios
457.827 AprendizesTrophyDeclaração de Realização

Crie sua conta gratuita

GoogleLinkedInFacebook

ou

Ao continuar, você aceita nossos Termos de Uso, nossa Política de Privacidade e que seus dados são armazenados nos EUA.
GroupTreinar 2 ou mais pessoas?Experimente o DataCamp For Business

Amado por alunos de milhares de empresas


Descrição do Curso

Comece sua jornada na ciência de dados! Mesmo que nunca tenha escrito uma linha de código em sua vida, você poderá seguir este curso e testemunhar o poder do Python para realizar a ciência de dados. Você usará dados para solucionar o mistério de Bayes, o Golden Retriever sequestrado, e, ao longo do caminho, se familiarizará com a sintaxe básica do Python e com módulos populares de ciência de dados, como Matplotlib (para tabelas e gráficos) e pandas (para dados tabulares).
Para Empresas

GroupTreinar 2 ou mais pessoas?

Obtenha acesso à biblioteca completa do DataCamp, com relatórios, atribuições, projetos e muito mais centralizados
Experimente O DataCamp for BusinessPara uma solução sob medida , agende uma demonstração.

Nas seguintes faixas

Habilidades de dados para negócios

Ir para a trilha
  1. 1

    Primeiros passos em Python

    Grátis

    Bem-vindo ao maravilhoso mundo da análise de dados em Python! Neste capítulo, você aprenderá os conceitos básicos da sintaxe Python, carregará seus primeiros módulos Python e usará funções para obter uma lista de suspeitos do sequestro de Bayes, o Golden Retriever premiado da DataCamp.

    Reproduzir Capítulo Agora
    Mergulhe no Python
    50 xp
    Importação de módulos Python
    100 xp
    Correção de uma importação interrompida
    100 xp
    Criação de variáveis
    50 xp
    Criando um flutuador
    100 xp
    Criação de cadeias de caracteres
    100 xp
    Correção de erros de string
    100 xp
    Nomes de variáveis válidos
    50 xp
    Diversão com funções
    50 xp
    Carregar um DataFrame
    100 xp
    Correção de um erro de função
    100 xp
    Espionagem de suspeitos
    100 xp
  2. 2

    Carregando dados no pandas

    Neste capítulo, você aprenderá uma poderosa biblioteca Python: pandas. O pandas permite que você leia, modifique e pesquise conjuntos de dados tabulares (como planilhas e tabelas de banco de dados). Você examinará os registros de cartão de crédito dos suspeitos e verá se algum deles fez compras suspeitas.

    Reproduzir Capítulo Agora
  3. 3

    Plotagem de dados com o Matplotlib

    Prepare-se para visualizar seus dados! Você criará gráficos de linhas com outro módulo Python: Matplotlib. Usando gráficos de linhas, você analisará as frequências de letras do bilhete de resgate e várias amostras de caligrafia para determinar o sequestrador.

    Reproduzir Capítulo Agora
  4. 4

    Diferentes tipos de terrenos

    Neste capítulo final, você aprenderá a criar três novos tipos de gráficos: gráficos de dispersão, gráficos de barras e histogramas. Você usará essas ferramentas para localizar onde o sequestrador está escondido e resgatar Bayes, o Golden Retriever.

    Reproduzir Capítulo Agora
Para Empresas

GroupTreinar 2 ou mais pessoas?

Obtenha acesso à biblioteca completa do DataCamp, com relatórios, atribuições, projetos e muito mais centralizados

Nas seguintes faixas

Habilidades de dados para negócios

Ir para a trilha

Colaboradores

Collaborator's avatar
Mona Khalil
Hillary Green-Lerman HeadshotHillary Green-Lerman

Lead Data Scientist, Looker

Veja Mais

O que os outros alunos têm a dizer?

Junte-se a mais de 14 milhões de alunos e comece Introdução à ciência de dados em Python hoje mesmo!

Crie sua conta gratuita

GoogleLinkedInFacebook

ou

Ao continuar, você aceita nossos Termos de Uso, nossa Política de Privacidade e que seus dados são armazenados nos EUA.