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Curso

Introdução à importação de dados em Python

BásicoNível de habilidade
Atualizado 12/2025
Aprenda a importar dados para o Python de várias fontes, como Excel, SQL, SAS e diretamente da web.
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PythonData Preparation3 h15 vídeos50 Exercícios3,900 XP330K+Certificado de conclusão

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Descrição do curso

Como cientista de dados, você precisará limpar os dados, manipulá-los e organizá-los, visualizá-los, criar modelos preditivos e interpretar esses modelos. Antes de fazer isso, no entanto, você precisará saber como obter dados no Python. Neste curso, você aprenderá as diversas formas de importar dados para o Python: a partir de arquivos simples, como .txt e .csv; de arquivos nativos de outros softwares, como planilhas do Excel, Stata, SAS e MATLAB; e de bancos de dados relacionais, como SQLite e PostgreSQL.Os vídeos têm transcrições ao vivo que você pode ver clicando em “Mostrar transcrição” no canto inferior esquerdo dos vídeos. O glossário do curso está à direita, na seção de recursos. Pra conseguir créditos CPE, você precisa terminar o curso e tirar pelo menos 70% na avaliação. Você pode acessar a avaliação clicando na chamada de créditos CPE à direita.

Pré-requisitos

Intermediate Python
1

Introduction and flat files

In this chapter, you'll learn how to import data into Python from all types of flat files, which are a simple and prevalent form of data storage. You've previously learned how to use NumPy and pandas—you will learn how to use these packages to import flat files and customize your imports.
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2

Importing data from other file types

You've learned how to import flat files, but there are many other file types you will potentially have to work with as a data scientist. In this chapter, you'll learn how to import data into Python from a wide array of important file types. These include pickled files, Excel spreadsheets, SAS and Stata files, HDF5 files, a file type for storing large quantities of numerical data, and MATLAB files.
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3

Working with relational databases in Python

In this chapter, you'll learn how to extract meaningful data from relational databases, an essential skill for any data scientist. You will learn about relational models, how to create SQL queries, how to filter and order your SQL records, and how to perform advanced queries by joining database tables.
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