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Certificado
Python for Data Analysis
4.0+
★★★★★
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13 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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Try Codefinity TeamsWhat 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 / Fundamentos da Teoria das Probabilidades
Iniciaremos nosso estudo da teoria das probabilidades considerando algumas definições e regras básicas: o que é um experimento estocástico e um evento aleatório, o que significa independência e incompatibilidade de eventos no contexto da teoria das probabilidades, o que é probabilidade e como podemos calcular as probabilidades de diferentes eventos elementares.
Em tarefas do cotidiano, frequentemente lidamos com relações complexas e, consequentemente, calculamos probabilidades de vários eventos ou de eventos que dependem uns dos outros. Vamos analisar como podemos fazer isso utilizando a teoria das probabilidades.
Para resolver muitos problemas reais em teoria das probabilidades, foram criados modelos especiais que descrevem uma situação específica. Vamos considerar alguns dos modelos mais utilizados que podem ser empregados para descrever certos resultados discretos de experimentos estocásticos.
E se o resultado de um experimento estocástico não puder ser descrito por um valor discreto? Para isso, são utilizados modelos que trabalham com valores contínuos. Considere os modelos mais populares desse tipo.
Frequentemente, enfrentamos a tarefa de verificar a dependência dos resultados de diferentes experimentos estocásticos entre si. Além disso, é necessário não apenas avaliar a presença de dependências, mas também quantificar de alguma forma o grau dessas dependências. Para resolver esses problemas, podemos utilizar covariância e correlação.
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.
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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
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Matteo Comune
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É fácil seguir e proporciona desafios no meu dia-a-dia. O desafio mantém-me querendo aprender dia após dia...
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Data Engineer
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