Manipulação e Análise de Dados com Pandas - Python

Aprenda na prática com análise de dados de campeonatos de Data Science e Data Analysis.

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Description

Este curso visa oferecer ao aluno conhecimentos básicos e avançados a respeito da biblioteca Python Pandas

Pandas é uma biblioteca de código aberto em Python que fornece estruturas de dados de alto desempenho e fáceis de usar, além de ferramentas de análise de dados.

Ela é particularmente útil para manipulação e análise de dados tabulares, como planilhas e bancos de dados SQL.

A biblioteca Pandas é amplamente utilizada em ciência de dados, análise de dados, aprendizado de máquina e em muitos outros domínios relacionados.

Isso faz de Pandas é  uma das mais importantes bibliotecas Python utilizadas para manipulação e análise de dados nos campos da Inteligência artificial e Big Data.

Sem sombra de dúvidas todo e qualquer analista e cientista de dados precisa conhecer e dominar bem a biblioteca Pandas.

Neste curso o aluno irá aprender a manipular dados com segurança, controle e velocidade utilizando os mais importantes recursos e funcionalidades que a biblioteca tem a oferecer.

As aulas são curtas, com linguagem simples e direta. O aluno não precisará de muitas horas de frente ao computador para fazer seus estudos.

O aluno terá acesso vitalício as aulas do curso e também a atualizações e acesso a novas aulas.

Inscreva-se agora mesmo e venha estudar como manipular e analisar dados com Pandas no Python!


Vamos aos estudos e até logo!!

What You Will Learn!

  • Como baixar e instalar o Pandas no Python
  • A importância do Pandas para Machine Learning e Data Science
  • Como participar de campeonatos de análise de dados
  • O que são Dataframes
  • Como criar e manipular Dataframes
  • Utilizar as funções Merge e Groupby
  • Com funciona o sistema de indexação na Pandas
  • Como fazer reshaping de dados
  • Como fazer filtros e manipulações avançadas de dados
  • Limpar dados - Data Wrangling
  • Importar e exportar dados - I/O
  • Visualizar dados com gráficos e tabelas
  • Várias aplicações em dados - casos reais do dia a dia
  • E muito mais!

Who Should Attend!

  • Cientistas dos dados
  • Estatísticos e matemáticos
  • Engenheiros
  • Autodidatas interessados em machine learning e data Science
  • Pesquisadores, analistas e desenvolvedores de softwares