Python para Análise de Dados

Neste curso de Python para análise de dados, iremos desde os fundamentos da programação até técnicas avançadas de análise e visualização.

Iniciando com a introdução ao curso e aos conceitos básicos de linguagem de programação, o curso rapidamente avança para explorar o ambiente do Google Colab e as estruturas essenciais de Python, como sintaxe, vetores, dicionários, e estruturas de controle como loops e tratamento de exceções.

Logo na sequência aprendemos manipulação de dados com o Pandas, onde você aprenderá sobre dataframes, tipos de dados, filtros, e técnicas de manipulação e categorização de colunas, essenciais para análise de dados.

A parte de visualização de dados é abrangente, cobrindo as bibliotecas Matplotlib, Seaborn e Plotly, ensinando a estrutura básica e os gráficos mais usados em cada uma. Este segmento também aborda a preparação de dados para visualização, lógica de gráficos, e técnicas de personalização avançada.

Na exploração de dados, você aprenderá sobre resumo de dados, criação de categorias, e uso de tabelas pivot para análises mais profundas. O curso também inclui um módulo robusto sobre estatística, abordando desde conceitos básicos como média, moda, mediana e desvio padrão, até tópicos mais avançados como correlação, gráficos de calor, Pareto, distribuições binomial e Poisson, CP/CPK, e regressão linear, incluindo o tratamento de outliers.

Para fechar com chave de ouro, o curso se aprofunda em APIs e Web Scraping, ensinando sobre os tipos de Web Scraping, o uso do Requests para conexões simples e coletas paginadas, além do uso de APIs e tratamento após envio de formulários. Você também será introduzido ao Selenium, uma ferramenta essencial para automação de navegadores.