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Certificado

Python for Data Analysis

4.6+

★★★★★

9 avaliações

Intermediate

This track will guide you from beginner to advanced levels in data analysis using Python. You will learn how to work with NumPy and Pandas, build powerful visualizations, and apply mathematical methods for data analysis. Mostre mais

python

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What you will learn

Master NumPy and Pandas for efficient data manipulation
Visualize data effectively using advanced techniques
Apply probability theory and mathematical modeling for analysis

145 chapters
17 hours
134 tasks

Trusted by employees of leading companies

Learning track content

Module 1 / Ultimate NumPy

First of all, we will discuss the applications of NumPy and why it is popular. Afterwards you will learn various possible options to create different arrays in NumPy.

It's now time to learn how to use index notation to retrieve specific elements or subsets of data from arrays. You will also learn how to use indices to retrieve data based on certain conditions and handle missing values.

There are quite few of common operations on arrays which you may want to perform. Luckily, NumPy has built-in functions and methods for this purpose which you will learn here.

It's time to discover how to efficiently use mathematical operations on NumPy arrays and apply them in some real-world problems.

Module 2 / Primeiros Passos com Pandas

Nesta seção, exploraremos os fundamentos das estruturas Series e DataFrame. Você também aprenderá sobre as distinções entre esses dois tipos de estruturas.

Os dados podem ser obtidos em vários formatos, como CSV, JSON, SQL, HTML e mais. Com o Pandas, você não está limitado a um único formato — você pode trabalhar com dados em uma variedade de tipos de arquivos. Neste capítulo, vamos nos concentrar especificamente nos formatos CSV e TXT.

Aqui, você aprenderá a processar dados brutos removendo informações desnecessárias e gerenciando valores nulos em um conjunto de dados.

Module 3 / Advanced Techniques in pandas

This section will teach you how to output specific columns by their titles or indices. Also, you will get acquainted with the ways you can select rows by indices.

Here, you will learn how to extract data that has specific conditions. Also, you will learn how to combine them and even create your own.

In this section, you will expand your knowledge on setting different data conditions. You will learn to check if your data is in a defined list of values or between two values. You will also learn how to find the largest and smallest values.

This section is one of the most fascinating of the course. Here, you will learn how to group data in different ways. It will help you work as a data analyst to find out information on specific data groups.

This section is one of the most significant for a data analyst because if the data contains missing data values in the incorrect format, it will be impossible to work with. Thus, you will learn how to deal with such inappropriate values here.

Module 4 / Probability Theory Basics

We will start our way of learning probability theory by considering some basic definitions and rules: what is a stochastic experiment and random event, what is independence and incompatibility of events in the context of probability theory, what is the probability and how can we calculate probabilities of different elementary events.

In real-life tasks, we often have to deal with complex relationships and, as a result, calculate probabilities of several events or events that depend on each other. Let's consider how we can do this using probability theory.

To solve many real problems in probability theory, special models have been created that describe a particular situation. Let's consider some of the most used models that can be used to describe some discrete results of stochastic experiments.

What if the result of a stochastic experiment cannot be described by a discrete value? For this, models that work with continuous values are used. Consider the most popular of these models.

Often we are faced with the task of checking the dependence of the results of different stochastic experiments on each other. Moreover, it is necessary not only to assess the presence of dependencies but also to somehow quantify the degree of dependencies. To solve these problems, we can use covariance and correlation.

Module 5 / Visualização Definitiva com Python

Primeiramente, serão discutidas aplicações de plotagem, a biblioteca Matplotlib e suas vantagens. Em seguida, será criado um primeiro gráfico simples utilizando o Matplotlib.

Agora você está pronto para criar diversos gráficos comumente utilizados na prática. Sem mais delongas, vamos começar agora mesmo!

A plotagem e visualização não se limitam à criação de um ou vários gráficos, mas também envolvem torná-los claros, compreensíveis e agradáveis de visualizar. É hora de aprender a personalização de gráficos no matplotlib.

A estatística é fundamental no trabalho com dados, por isso é extremamente importante saber como criar diversos gráficos estatísticos. Agora é o momento de explorarmos os mais comuns.

Seaborn é outra biblioteca poderosa de visualização em Python, construída sobre o matplotlib. Agora que você já está familiarizado com o matplotlib, é hora de explorar a visualização com o seaborn.

Requirements

A computer with a browser - all browsers are supported.
Your enthusiasm to enhance your tech skills.
Everything else needed to start learning and practicing is already included in this course.

Over 200,000 5-star ratings and counting

Ruslan Kravchuk

O principal é aprender e não desistir

O material é bom, há muito a aprender, tudo para se tornar melhor e o principal é aprender o que você quer....

Matteo Comune

Graças a eles, estou aprendendo muito…

Graças a eles, estou aprendendo muito mais rápido porque eles ajudam você a entender tudo desde o início. É o melhor site que ajuda pessoas sem conhecimento em TI...

Yuliana Cadavid

óptimo curso para iniciantes

ótimo curso para iniciantes, eles testam o seu conhecimento em cada lição...

Elpunzon

Estou a gostar da minha experiência com a Codefinity…

Estou a gostar da minha experiência de aprendizagem do Python com a Codefinity. A forma de aprendizagem ao meu ritmo é óptima porque posso ajustá-la ao meu horário...

Alexandru Alexandru

É bom aprender com o Codefinity

É bom aprender com o Codefinity. É fácil e tem bons exemplos do que aprendi aqui...

jacob Templet

Easy to follow along with and provides…

É fácil seguir e proporciona desafios no meu dia-a-dia. O desafio mantém-me querendo aprender dia após dia...

Elan

A Codefinity é uma ferramenta de aprendizagem abrangente…

A Codefinity é uma ferramenta de aprendizagem abrangente que ajuda a desenvolver as suas habilidades como engenheiro de software ou cientista de dados. Os exercícios são divertidos...

Thibault

Primeira vez aprendendo a programar

Primeira vez a aprender a programar e conseguindo-o com sucesso com a Codefinity - obrigado...

Adrien Morel

Bem desenhado para iniciantes totais

Bem desenhado para iniciantes totais, progresso incremental e faz-me sentir confiante....

_Gracy

é simplesmente muito bem explicado

é simplesmente perfeitamente bem explicado! Até agora, não tive qualquer dificuldade porque tudo é muito bem gerido...

Ruslan Kravchuk

O principal é aprender e não desistir

O material é bom, há muito a aprender, tudo para se tornar melhor e o principal é aprender o que você quer....

Matteo Comune

Graças a eles, estou aprendendo muito…

Graças a eles, estou aprendendo muito mais rápido porque eles ajudam você a entender tudo desde o início. É o melhor site que ajuda pessoas sem conhecimento em TI...

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Elpunzon

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Alexandru Alexandru

É bom aprender com o Codefinity

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É fácil seguir e proporciona desafios no meu dia-a-dia. O desafio mantém-me querendo aprender dia após dia...

Elan

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Primeira vez aprendendo a programar

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Bem desenhado para iniciantes totais

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Data Engineer

Certificado de Conclusão

Mostre suas habilidades recém-adquiridas. Você merece

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Python de Zero a Herói

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