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Curso

Python para usuários de R

IntermediárioNível de habilidade

Atualizado 03/2023

Esse curso é pra quem usa R e quer aprender Python rapidinho!

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PythonProgramming5 h15 vídeos57 Exercícios4,950 XP15,739Certificado de conclusão

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Descrição do curso

Python e R tiveram um enorme crescimento de popularidade na "era do Machine Learning". Ambos são linguagens de alto nível, fáceis de aprender e escrever. A linguagem que você usa depende da sua formação e da sua área de estudo ou atuação. R é uma linguagem criada por e para estatísticos, enquanto Python é uma linguagem de programação de uso mais geral. Independentemente do seu background, haverá momentos em que um determinado algoritmo está implementado em uma linguagem e não na outra, um recurso está melhor documentado ou, simplesmente, o tutorial que você encontrou online usa Python em vez de R.Em qualquer um desses casos, o usuário de R pode precisar trabalhar em Python para concluir seu trabalho, ou entender como algo é implementado em Python para depois traduzir para R. Este curso ajuda você a superar a barreira entre as linguagens R e Python.

Pré-requisitos

Introduction to Writing Functions in R

1

The Basics

Learn about some of the most important data types (integers, floats, strings, and booleans) and data structures (lists, dictionaries, numpy arrays, and pandas DataFrames) in Python and how they compare to the ones in R.

Introduction

Assignment and data types

Arithmetic with strings

Containers - lists and dictionaries

Dictionaries

Functions, methods, and libraries

NumPy arrays

Pandas DataFrames

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2

Control flow, Loops, and Functions

This chapter covers control flow statements (if-else if-else), for loops and shows you how to write your own functions in Python!

Control flow and loops

Control flow

Individual binge drinking function

General binge drinking function

Lambda functions

Comprehensions

Mapping functions

List comprehension

Dictionary comprehension

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3

Pandas

In this chapter you will learn more about one of the most important Python libraries, Pandas. In addition to DataFrames, pandas provides several data manipulation functions and methods.

Selecting data in pandas

Selecting columns

Selecting rows

Selecting rows and columns

Integers and floats

Advanced Pandas

Missing values

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4

Plotting

You will learn about the rich ecosystem of visualization libraries in Python. This chapter covers matplotlib, the core visualization library in Python along with the pandas and seaborn libraries.

Plotting directly using pandas

Univariate plots in pandas

Bivariate plots in pandas

Univariate plots in seaborn

Bivariate plots in seaborn

Facet plots in seaborn

Univariate and bivariate plots in matplotlib

Subfigures in matplotlib

Working with axes

Polishing up a figure

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5

Capstone

As a final capstone, you will apply your Python skills on the NYC Flights 2013 dataset.

NYC flights data

Load multiple data files

Manipulating data

Recode dates

Groupby aggregates

Dummy variables

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Python para usuários de R

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