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Curso Formação Python Expert (Programando usando Python + Análise de dados com Python Aplicado a Big Data)


Carga horária: 56 horas

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Formação Python Expert (Programando usando Python + Análise de dados com Python Aplicado a Big Data)

Objetivo do Curso Formação Python Expert (Programando usando Python + Análise de dados com Python Aplicado a Big Data):

Os cursos de "Programando usando Python" e "Análise de dados com Python aplicado a Big Data" são projetados para fornecer um entendimento abrangente da programação em Python e das técnicas de análise de dados aplicadas a grandes volumes de dados (Big Data).


Você sabe a diferença entre os cursos online e os cursos a distância?

No Curso online você tem aulas digitais e interage com mentores reais ao vivo. Já no Curso a distância, tanto o conteúdo, quanto a interação são digitais.

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Conteúdo Programático:

Curso Programando usando Python

Módulo 1 - Python - Visão geral

Operadores Básicos Python

Sintaxe Básica Python

Tipos de variáveis

Tipos de dados padrão

Python Strings

Atualizando strings

Operador de formatação de string

Citações Triplas

 

Módulo 2 - Listas (Lists) de Python

Excluir elementos da lista

Operações básicas da lista

Indexação, fatia(slice) e matrizes (arrays)

Funções e métodos padrão de lists

 

Módulo 3 - Tuplas (Tuples) Python

Excluir elementos da tupla        

Operações básicas de tuplas

Indexação, fatia (slice) e arrays

Funções e métodos padrão de TUPLES

 

Módulo 4 - Dicionário Python

Acessando valores no dicionário

Atualizando dicionário

Excluir elementos do dicionário

Propriedades das chaves de dicionário

Funções internas e métodos de um dicionário

 

Módulo 5 - Tomada de decisão (if...else)

O que é a declaração if ... else em Python

Módulo 6  Loops

For Loop

A função range ()

Loop while

 

Módulo 7 - Date & Time

O que é Tick?

O que é o TimeTuple

O módulo do calendar

 

Módulo 8 - Função (Function)

Definindo uma Função

Chamando uma função

Passagem por referência e valor

Argumentos de Função

Argumentos de palavras-chave

Argumentos padrão

Argumentos de tamanho variável

Funções anônimas

Declaração return

Escopo das Variáveis

 

Módulo 9 - Files I/O (Manipulação de arquivos)

Abrindo e fechando arquivos    

A função open

O arquivo Object Attributes

O método close ()

Lendo e gravando arquivos        

O método write ()

O método read ()

Posições de arquivo

Renomeando e excluindo arquivos

Métodos

rename ()

remove ()

mkdir ()

getcwd ()

rmdir ()

 

Módulo 10  Módulos

declaração de importação

declaração from ... import

declaração from ... import *

Executando módulos como scripts

 

Módulo 11 - Orientação a Objetos com Python

Classe e Objeto

Instanciar o que é isso

O que é uma classe

No contexto Python

Visão geral da terminologia POO

Criando Classes

Criando objetos de instância (Instance Objects)

Acessando atributos

Atributos de classe incorporados

Herança de Classe (Class Inheritance)

 

Módulo 12 - Expressões Regulares (python regex)

Importância das Expressões Regulares

O que são Expressões Regulares e como são usadas?

 métodos de Expressões Regulares

re.findall(padrão, string)

re.compile(padrão, string)

 

Módulo 13 - Python webScraping

Webscraping usandoPython e Beautiful Soup

O que é webscraping

Primeiros passos para se construir uma aplicação Webscraping

WebScraping é realmente necessário?

Utilizando urllib e requests

Manipulando o HTML

Definição dos métodos find() / find_all()

Tratamento de exceções (Handling Exception)

WebScraping App

Inspecionando/mapeando o website

Introdução ao Pandas - criando um dataframe


Análise de dados com Python Aplicado a Big Data

trtrodução ao Matplotlib

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

NumPy Matriz (Array)

Operações de Matrizes

Multiplicação de duas matrizes

Acessando elementos de uma matriz: colunas e linhas

Fatiamento (slicing) de uma matriz np

Pandas

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

Pivot Table em Pandas


Acessar os dados

"Pivotando" os dados

Colunas e valores

Filtros avançados

GroupBy

Aprofundando Data Analysis

Análise da Distribuição

Análise de Variáveis Categóricas

Munging de dados com Python: Usando Pandas

Analisando grandes volumes de dados

Lendo o arquivo

Utilizando o Pandas

Formatando o resultado

Matriz de Correlação

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

Introdução ao Machine Learning

Como iniciar um projeto de aprendizado de máquina em Python

Pré-Requisito:

Conhecimento lógica de programação

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