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Programador Data Science

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6 Inscritos
180 horas

Sobre O Curso

O curso de Data Science da Codi Academy foi desenvolvido para capacitar profissionais em uma das áreas mais demandadas do mercado atual: ciência de dados. Combinando programação e estatísticas, os cientistas de dados são capazes de transformar dados brutos em insights valiosos para diversas indústrias. Neste curso, você aprenderá Python, a linguagem mais popular em data science, e será guiado por meio de ferramentas modernas e conjuntos de dados reais. Você dominará habilidades essenciais para ler, armazenar, analisar e comunicar dados de maneira profissional, adquirindo a experiência necessária para solucionar problemas do mundo real e se tornar um cientista de dados pronto para o mercado. O que você vai aprender:

  • Fundamentos de Python: Domine a linguagem Python, incluindo sintaxe, estruturas de controle, e funções.
  • Arrays e Matrizes Funcionais com NumPy: Utilize a biblioteca NumPy para trabalhar com arrays e matrizes de forma eficiente.
  • Web Scraping com BeautifulSoup: Aprenda a coletar dados de páginas da web utilizando técnicas de web scraping com BeautifulSoup.
  • Recuperação de Dados de APIs: Saiba como acessar e manipular dados provenientes de APIs para integrar informações de diversas fontes.
  • Manipulação de Dados com SQL: Ganhe experiência com consultas em bancos de dados usando SQL para recuperar, manipular e organizar dados.
  • Análise de Dados com Pandas: Utilize a biblioteca Pandas para manipular e analisar dados de forma estruturada e eficiente.
  • Visualização de Dados com Matplotlib, Seaborn e Bokeh: Aprenda a criar gráficos e visualizações atraentes para comunicar insights e análises.
  • Criação de Hipóteses Baseadas em Evidências: Desenvolva a habilidade de formular e testar hipóteses a partir de análises de dados.

Ao concluir este curso, você estará equipado com habilidades práticas em ciência de dados, capaz de enfrentar desafios reais e contribuir com insights valiosos em qualquer organização. Transforme sua carreira com a habilidade de entender e utilizar dados para impactar a tomada de decisões e a estratégia de negócios.

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Conteúdo Do Curso

M1: Introdução ao Python

  • Acesso ao Livro
  • Aula 1: Introdução
  • Aula 2: Variáveis: Integer e Float
  • Aula 2: Exercícios
  • Aula 3: Variáveis: Boolean e String
  • Aula 3: Exercícios
  • Aula 4: Operadores Aritméticos
  • Aula 4: Exercícios
  • Aula 5: Operadores de Comparação
  • Aula 5: Exercícios
  • Aula 6: Operadores Lógicos
  • Aula 6: Exercícios
  • Aula 7: Coleções: Listas
  • Aula 7: Exercícios
  • Aula 8: Coleções: Tuplas
  • Aula 8: Exercícios
  • Aula 9: Coleções: Dicionários
  • Aula 9: Exercícios
  • Aula 10: IF e ELSE
  • Aula 10: Exercícios
  • Aula 11: While
  • Aula 11: Exercícios
  • Aula 12: For
  • Aula 12: Exercícios
  • Aula 13: Funções (parte 1)
  • Aula 13: Exercícios
  • Aula 14: Funções (parte 2)
  • Aula 14: Exercícios
  • Aula 15: OO: Classes e Objetos
  • Aula 15: Exercícios
  • Aula 16: OO: Encapsulamento
  • Aula 16: Exercícios
  • Aula 17: OO: Herança
  • Aula 17: Exercícios
  • Aula 18: OO: Polimorfismo
  • Aula 18: Exercícios
  • Aula 19: Python Turtle: Introdução
  • Aula 20: Balloon Popper: Introdução
  • Aula 21: Balloon Popper: Implementação
  • Aula 22: Turtle Game: Introdução
  • Aula 23: Turtle Game: Implementação
  • Extra: Revisional
  • Python | Prova

M2: Inteligência Artificial

M3: NumPy: Arrays e Matrizes

M4: Introdução ao Pandas

M5: Projeto Pandas – Análise de Dados de Voo

M6: Web Scraping com Python e BeatifulSoup

M7: Lendo dados de APIs com Python

M8: SQL

M9: Manipulação de dados com Pandas

M10: Análise de dados com Pandas

M11: Visualização de dados em Python

M12: Insights de Dados com Análise de Clusters

M13: Fundamentos de Probabilidade para Ciência de Dados

M14: Testes de Hipóteses para Ciência de Dados

Instrutores

Yuri Medeiros

Yuri Medeiros

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