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Python Aplicado a Big Data - Analisando Dados com Numpy e Pandas

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Python Aplicado a Big Data - Analisando Dados com Numpy e Pandas

5
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Modalidades
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Benefícios
Material para download
Download de aulas gravadas
Valorização no mercado de trabalho
Reconhecimento Profissional

Objetivo do curso

Python é fundamental para qualquer atividade relacionada Analise de Dados e dentro do cenário Data Science. Nesse curso você aprenderá a utilizar Python para processar, tratar e analisar dados – utilizando diversas técnicas estatística  e transformações aplicadas a dataframes - partir de problemas relacionados a pipeline de vendas, perfis de consumo de produto, frequência de associações e desassociações, entre outros cenários.
Utlizando-se das principais bibliotecas Python para análise de dados – Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, será possível obter como base os dados para extrair os insights e conclusões para resolver os problemas que surgirem em uma organização. O treinamento encerra-se com om Introdução ao Machine Learning: depois de passar pelas etapas de preparação, carregamento, limpeza e análise de dados o participante pode construir seus primeiros modelos Machine Learning 

Requisitos para o curso

Ter participado do treinamento Python Foundation (é fundamental o conhecimento em linguagem de programação Python)

Conteúdo do curso

Expandir todas as seções
Tipos de plotagem
Seaborn Data Visualization
Heat Map (Visualização com mapa de calor)
Criando um mapa de calor
Mapa de cores sequencial (Sequential colormaps)
Seaborn heatmap colorbar
NumPy Matriz(Array)
Operações de Matrizes
Multiplicação de duas matrizes
Acessando elementos de uma matriz: colunas e linhas
Fatiamento (slicing) de uma matriz np
Explorando Dados com Dataframes
Ler arquivo Excel
Importar arquivo CSV
Ler arquivo de texto
Aplicar uma função a colunas / linhas
Classificar valores / classificar por coluna
Contagem de valores únicos
Gerar arquivo Excel
Gerar arquivo CSV
Gerar arquivo HTML
Acessar os dados
“Pivotando” os dados
Colunas e valores
Filtros avançados
GropuBy
Análise da Distribuição
Análise de Variáveis Categóricas
Munging de dados com Python: Usando Pandas
Lendo o arquivo
Utilizando o Pandas
Formatando o resultado
Qual é o coeficiente de correlação?
Traçando a matriz de correlação
Interpretando a matriz de correlação
Adicionando título e rótulos ao gráfico
Classificando a matriz de correlação
Seleção de pares de correlação negativa
Como iniciar um projeto de aprendizado de máquina em Python
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