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Análise de Dados - Como Extrair os Dados

Extração de Dados de vários formatos usando Python e R

Você está procurando aprimorar suas habilidades de análise de dados além de softwares de planilha como Microsoft Excel, Apple Numbers ou Google Sheets? Não procure mais! Este curso foi projetado para levar suas habilidades de análise de dados para o próximo nível, apresentando a você a poderosa biblioteca Pandas, construída sobre a linguagem de programação Python. O Pandas é uma ferramenta robusta que permite que você realize uma ampla gama de tarefas com conjuntos de dados grandes. Desde análise, organização, classificação, filtragem e pivô até agregação, manipulação, limpeza e cálculo, o Pandas pode fazer tudo isso! É como ter o "Excel turbinado"! Ao longo deste curso abrangente, que abrange mais de 19 horas, você será guiado passo a passo pelo mundo do Pandas. Começando pela instalação até a visualização, você explorará centenas de métodos, atributos, recursos e funcionalidades embutidos nesta incrível biblioteca. Para demonstrar a versatilidade e eficiência do Pandas, trabalharemos com vários conjuntos de dados, pequenos e grandes, e em diferentes condições. Você verá em primeira mão como é fácil começar com o Pandas, pois o curso inclui inúmeros conjuntos de dados para você praticar. Se você é um iniciante em análise de dados ou passou anos trabalhando com o Excel, este curso oferece uma introdução excepcional a uma das ferramentas de dados mais poderosas disponíveis hoje.

Esboço do Curso:

1. Extração de Dados de Arquivo CSV 2. Extração de Dados de Arquivo Excel 3. Extração de Dados de Área de Transferência, URL, Arquivos XML e JSON 4. Extração de Dados de Bancos de Dados - Parte 1 5. Extração de Dados de Bancos de Dados - Parte 2 6. Carregando dados no Python 7. Carregando dados de CSV, Excel e URL no Python 8. O que é Ciência de Dados 9. O que é Aprendizado de Máquina

O que você aprenderá:

- Extração de Dados de Arquivo CSV - Extração de Dados de Arquivo Excel - Extração de Dados de Área de Transferência, URL, Arquivos XML e JSON - Extração de Dados de Bancos de Dados - Carregando dados no Python - Carregando dados de CSV, Excel e URL no Python - Análise de Dados nos dados carregados