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Curso de 230+ Exercícios - Python para Ciência de Dados - NumPy + Pandas

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Preço:
Preço promocionalR$ 39,90 Preço normalR$ 127,00

Descrição

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Aprimore suas habilidades em Ciência de Dados com exercícios - Domine NumPy e Pandas para uma análise de dados eficaz!

O curso "Mastery em Ciência de Dados - Python para Análise de Dados com NumPy e Pandas" é uma experiência de aprendizado interativa e prática projetada para indivíduos que desejam obter experiência prática em ferramentas de ciência de dados usando Python. Este curso se concentra nas bibliotecas NumPy e Pandas, fornecendo aos alunos as habilidades necessárias para analisar dados de forma eficaz. Com mais de 230 exercícios, os alunos terão amplas oportunidades para praticar e reforçar seus conhecimentos.

Dominando o NumPy para Computação Científica

O curso começa com uma exploração aprofundada do NumPy, uma poderosa biblioteca para computação científica em Python. Através de uma série de exercícios, os alunos mergulharão em tópicos como arrays, operações de matriz, operações estatísticas e geração de números aleatórios. Ao praticar a funcionalidade do NumPy, os alunos desenvolverão a proficiência necessária para tarefas mais complexas de ciência de dados.

Desbloqueando o Potencial do Pandas para Análise de Dados

O curso então passa para o Pandas, uma biblioteca versátil que fornece estruturas de dados eficientes e ferramentas de análise. Os alunos participarão de exercícios que envolvem manipulação, limpeza e visualização de dados usando o Pandas. Esses exercícios reforçarão habilidades essenciais necessárias para projetos de ciência de dados do mundo real, permitindo que os alunos lidem com confiança com dados numéricos e realizem tarefas avançadas de análise.

Construindo uma Base Sólida para Ciência de Dados

Cada exercício deste curso é cuidadosamente projetado para reforçar conceitos e habilidades-chave. Ao completar esses exercícios, os alunos desenvolverão uma base sólida em ciência de dados, aprimorando sua proficiência e preparação para estudos ou trabalho adicionais neste campo emocionante.

Quem Pode se Beneficiar deste Curso?

Este curso é adequado para iniciantes em Python que possuem uma compreensão básica de conceitos de programação. No entanto, profissionais que buscam atualizar suas habilidades ou fazer a transição para um cargo orientado a dados também encontrarão este curso benéfico.

NumPy - Libere o Poder do Python Numérico!

NumPy, abreviação de Numerical Python, é uma biblioteca fundamental para computação científica em Python. Ele fornece suporte para arrays, matrizes e uma ampla gama de funções matemáticas. Este curso abrange várias seções, cada uma focada em um recurso específico da biblioteca NumPy. Os tópicos incluem criação de arrays, indexação, fatiamento, manipulação, bem como funções matemáticas e estatísticas.

Pandas - Dados Empoderados, Insights Liberados!

O Pandas é uma poderosa biblioteca de código aberto em Python que oferece estruturas de dados fáceis de usar e ferramentas de análise. Amplamente utilizado por cientistas de dados, analistas e pesquisadores, o Pandas permite a manipulação, limpeza, exploração e análise eficientes de dados. A biblioteca introduz duas estruturas de dados principais, Series (array unidimensional rotulado) e DataFrame (tabela de dados bidimensional rotulada), que facilitam o manuseio de dados estruturados. Com o Pandas, os alunos podem realizar várias operações de dados, como filtragem, agrupamento, classificação, mesclagem e cálculos estatísticos. Além disso, o Pandas se integra perfeitamente a outras bibliotecas no ecossistema de dados do Python, tornando-o uma ferramenta versátil para manipulação e análise de dados.

O que você aprenderá

Ao se inscrever neste curso, você irá: - Resolver mais de 230 exercícios em NumPy e Pandas, adquirindo experiência prática em análise de dados. - Lidar com problemas reais de programação encontrados em projetos de ciência de dados. - Aprender a utilizar efetivamente a documentação e recursos como o Stack Overflow. - Receber suporte garantido de nossos instrutores dedicados ao longo de sua jornada de aprendizado.

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