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Curso gratuito

Introdução à Ciência de Dados em Python

Básico4 h

Mergulhe na ciência de dados com Python para analisar e visualizar seus dados de forma eficaz. Não precisa ter experiência ou conhecimento em programação.

Python4 hDeclaração de conquista

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Descrição do curso

Comece sua jornada em Ciência de Dados! Mesmo que você nunca tenha escrito uma linha de código, vai conseguir acompanhar este curso e ver o poder do Python para fazer Ciência de Dados. Você vai usar dados para solucionar o mistério do Bayes, o Golden Retriever sequestrado, e, no caminho, vai se familiarizar com a sintaxe básica do Python e com módulos populares de Ciência de Dados como Matplotlib (para gráficos) e pandas (para dados tabulares).Os vídeos têm transcrições ao vivo que você pode exibir clicando em "Show transcript" no canto inferior esquerdo dos vídeos. O glossário do curso está à direita, na seção de recursos. Para obter créditos de CPE, você precisa concluir o curso e alcançar 70% na avaliação qualificada. Você pode acessar a avaliação clicando no destaque de créditos de CPE à direita.

Pré-requisitos

Não há pré-requisitos para este curso

Programa de estudos

Descrição do curso

1

Primeiros passos em Python

Bem-vindo ao incrível mundo da Análise de Dados em Python! Neste capítulo, você vai aprender o básico da sintaxe do Python, carregar seus primeiros módulos e usar funções para montar uma lista de suspeitos do sequestro do Bayes, o Golden Retriever campeão da DataCamp.
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2

Carregando dados no pandas

Neste capítulo, você vai aprender uma poderosa biblioteca do Python: pandas. O pandas permite ler, modificar e pesquisar conjuntos de dados tabulares (como planilhas e tabelas de banco de dados). Você vai examinar registros de cartão de crédito dos suspeitos e verificar se algum deles fez compras suspeitas.
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3

Plotando dados com Matplotlib

Prepare-se para visualizar seus dados! Você vai criar gráficos de linha com outro módulo do Python: Matplotlib. Usando gráficos de linha, você vai analisar as frequências de letras do bilhete de resgate e de várias amostras de caligrafia para identificar o sequestrador.
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4

Diferentes tipos de gráficos

No capítulo final, você vai aprender a criar três novos tipos de gráficos: dispersão (scatter), barras e histogramas. Você vai usar essas ferramentas para descobrir onde o sequestrador está escondido e resgatar o Bayes, o Golden Retriever.
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Introdução à Ciência de Dados em Python

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