Python para Data Science e Analytics
O curso de Python para Data Science e Analytics da PA Analytics é uma oportunidade imperdível para quem quer se aprofundar em uma das habilidades mais valorizadas do mercado atualmente. Com uma abordagem prática e focada em projetos, o curso vai do básico ao avançado em Python, passando por bibliotecas fundamentais para a análise de dados, como Pandas, Numpy e Matplotlib.
Ao longo do curso, os alunos terão acesso a mais de 60 aulas em vídeo, além de exercícios práticos e desafios para fixar o aprendizado. Além disso, os participantes terão a oportunidade de trabalhar em três projetos reais, aplicando as técnicas e ferramentas aprendidas no curso em problemas de análise de dados do mundo real.
O curso é ministrado por Pedro Alves, um dos líderes de Analytics do iFood, reconhecido no mercado por sua expertise em Python e análise de dados. O acesso ao curso é vitalício e inclui um certificado reconhecido nacionalmente.
Além disso, os alunos têm acesso a uma comunidade exclusiva de estudos no Telegram e no Discord, onde podem trocar conhecimentos e experiências com outros profissionais da área e com o próprio professor Pedro Alves.
Se você está em busca de um curso de Python para Data Science e Analytics que ofereça uma formação completa e prática, com acesso vitalício, projetos reais e a orientação de um profissional de renome, este é o curso certo para você!
Conteúdo Vantagens Detalhes
- Introdução ao curso
- Python no Mercado de Trabalho
- Download IDE e Conceitos Básicos Jupyter
- Tipos de Variáveis em Python
- Introdução ao curso
- Comunidade Exclusiva no Telegram e Discord
- Antes de começar, gostaria de dar um recado importante
- Aula 0 - Materiais - Básico
- Básico Aula 1 - Conceitos Básicos Parte 1 - Python no Mercado de Trabalho
- Básico Aula 1 - Conceitos Básicos Parte 2 - Download IDE e Conceitos Básicos Jupyter
- Básico Aula 1 - Conceitos Básicos Parte 3 - Tipos de Variáveis em Python
- Básico Aula 1 - Conceitos Básicos Parte 4 - Funções e Métodos
- Básico Aula 1 - Conceitos Básicos Parte 5 - Listas e Dicionários
- Básico Aula 1 - Conceitos Básicos Parte 6 - Fechamento Aula 1
- Básico Aula 2 - Manipulação de Dados Parte 1 - Numpy e Pandas
- Básico Aula 2 - Manipulação de Dados Parte 2 - Métodos Básicos de Dataframes
- Básico Aula 2 - Manipulação de Dados Parte 3 - Segmentação de Dados
- Básico Aula 2 - Manipulação de Dados Parte 4 - Cruzamento de Dados
- Básico Aula 3 - Funções Definidas pelo Usuário, Loops e Operadores Condicionais Parte 1 - Funções Definidas pelo Usuário
- Básico Aula 3 - Funções Definidas pelo Usuário, Loops e Operadores Condicionais Parte 2 - Loops
- Básico Aula 3 - Funções Definidas pelo Usuário, Loops e Operadores Condicionais Parte 3 - Operadores Condicionais
- Visualização de Dados com Power BI
- Básico Aula 4 - Visualização de Dados
- Módulo Básico Projeto Final - Análise Exploratória de Dados Parte 1 - Teoria
- Módulo Básico Projeto Final - Análise Exploratória de Dados Parte 2 - Notebook
- Testando seus conhecimentos - Módulo Básico
- Aula 0 - Materiais - Intermediário
- Aula 1.1 - Data Cleaning e Data Preparation - Teoria
- Aula 1.2 - Data Cleaning e Data Preparation - Prática
- Aula 2.1 - Detecção de Outliers - Teoria
- Aula 2.2 - Detecção de Outliers - Prática
- Torne-se um profissional mais completo
- Aula 3.1 - Tratamento de Variáveis Categóricas - Teoria
- Aula 3.2 - Tratamento de Variáveis Categóricas - Prática
- Aula 4.1 - Conceitos de Modelagem - Teoria
- Aula 5.1 - Regressão Linear - Teoria
- Aula 5.2 - Regressão Linear - Prática
- Aprenda Power BI e Excel de uma vez só!
- Aula 6.1 - Regressão Logística - Teoria
- Aula 6.2 - Regressão Logística - Prática
- Aula 7.1 - K Means Clustering - Teoria
- Aula 7.2 - K Means Clustering - Prática
- Ferramenta de BI Gratuita do Google
- Aula 8 - Projeto Final - Resolução de problema de classificação usando modelagem preditiva
- Testando seus conhecimentos - Módulo Intermediário
- Aula 0 - Materiais - Avançado
- Aula 1.1 - SVM (Support Vector Machines) - Teoria
- Aula 1.2 - SVM (Support Vector Machines) - Prática
- Aula 2.1 - Naive Bayes - Teoria
- Aula 2.2 - Naive Bayes - Prática
- Aula 3.1 - Árvore de Decisão - Teoria
- Aula 3.3 - Árvore de Decisão - Prática
- Aula 4 - Bagging e Boosting
- Aula 5.1 - Random Forest - Teoria
- Aula 5.2 - Random Forest - Prática
- Aula 6.1 - Boosting - Teoria
- Aula 6.2 - Boosting - Prática
- Aula 7.1 - Feature Selection - Teoria
- Aula 7.2 - Feature Selection - Prática
- Aula 8.1 - Cross Validation - Teoria
- Aula 8.2 - Cross Validation - Prática
- Aula 9.1 - Salvando Modelos com Pickle - Teoria
- Aula 9.2 - Salvando Modelos com Pickle - Prática
- Considerações Finais
- Testando seu conhecimento - Módulo Avançado
- Materiais
- Conceitos de Estatística - Teoria
- Conceitos de Estatística - Prática
- Bônus 1 - Automatizando o uso de Planilhas com Python Parte 1 - Construção do Código
- Python + Excel são uma excelente combinação
- Bônus 1 - Automatizando o uso de planilhas com Python Parte 2 - Agendamento do Script
- Materiais
- Conceitos de Estatística - Teoria
- Conceitos de Estatística - Prática
Formação de profissionais para área de dados e analytics.
Cursos de Python, Power BI, SQL, Excel e outras ferramentas necessárias para atuar na área.
Ebooks e consultoria para área de dados.
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Profissionais experientes no mercado já posicionados nas melhores empresa de tecnologia do Brasil
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Avaliações
Perguntas Frequentes
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