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Pandas Bootcamp: Ciência de Dados em Python

Domine o Pandas desde o básico até o avançado

Por que escolher nosso abrangente Bootcamp do Pandas?

Bem-vindo ao nosso abrangente Bootcamp do Pandas, onde você aprenderá tudo o que precisa saber sobre o Pandas, a poderosa biblioteca de ciência de dados do Python. Este curso foi projetado para elevar suas habilidades de processamento de dados para o próximo nível, com 34 horas de videoaulas, mais de 150 exercícios práticos e dois projetos finais em grande escala para testar suas habilidades recém adquiridas. Nosso objetivo é aprimorar suas habilidades de manipulação de dados e construir uma carreira em ciência de dados, aprendizado de máquina, finanças e áreas relacionadas. O curso está dividido em cinco partes: 1. Fundamentos do Pandas - Do nível básico ao avançado (Parte 1) 2. Fluxo de trabalho geral do Pandas: Importação, limpeza, mesclagem, agregação e preparação de dados para aprendizado de máquina (Parte 2) 3. Dois projetos abrangentes frequentemente usados em processos de contratação/avaliação de ciência de dados: Teste suas habilidades! (Parte 3) 4. Aplicação 1: Análise de dados financeiros, de investimento e de séries temporais usando o Pandas (Parte 4) 5. Aplicação 2: Aprendizado de máquina usando o Pandas e o Scikit-Learn (Parte 5) Por que você deve aprender o Pandas? O mundo está se tornando cada vez mais orientado por dados, e os cientistas de dados estão em alta demanda, ganhando salários acima de R$100 mil. É hora de trocar o uso de carros lentos (softwares de planilha como o Excel) por carros de corrida de alto desempenho (Pandas)! O Python é uma excelente plataforma/ambiente de ciência de dados com ferramentas poderosas para ciência, estatística, finanças e aprendizado de máquina. A biblioteca Pandas está no cerne da ciência de dados em Python, permitindo que você importe, limpe, mescle/combine, manipule e compreenda profundamente os dados, preparando/processando-os para análises estatísticas, aprendizado de máquina ou apresentação de dados. No entanto, para realizar todas essas tarefas, você precisa ser proficiente no Pandas. Os cientistas de dados passam cerca de 85% de seu tempo de trabalho manipulando dados no Pandas. Você pode começar agora? Os iniciantes frequentemente fazem a seguinte pergunta: "Eu preciso me tornar um especialista em programação Python antes de começar com o Pandas?" A resposta é clara: "Não! Você precisa se tornar um desenvolvedor de software da Microsoft antes de usar o Excel? Claro que não!" Você só precisa conhecer alguns conhecimentos básicos de Python, como tipos de dados, operações/sinais simples, listas e arrays do Numpy. No apêndice deste curso, você pode encontrar informações sobre um curso introdutório de Python voltado para ciência de dados. Além disso, este curso aborda conceitos estatísticos básicos (codificação usando o SciPy). É perfeito para aqueles que usam principalmente o Python para fins de ciência de dados ou como uma alternativa ao Excel. Por que você deve fazer este curso? Este é o curso mais apropriado e abrangente sobre o Pandas. Ele abrange a versão 1.x do Pandas, que é a versão mais recente. Nos últimos meses, a biblioteca Pandas passou por melhorias significativas, tornando inconveniente trabalhar com código desatualizado. O Pandas não é usado como uma ferramenta independente; ele é usado em conjunto com outras bibliotecas, como Matplotlib e Seaborn, para visualização de dados, além de Numpy, SciPy e Scikit-Learn para aprendizado de máquina, cálculos científicos e estatísticos. Este curso abrange todas essas bibliotecas. É o único curso de Pandas que ensina tanto a codificação detalhada do Pandas quanto o pensamento em nível macro. Você pode usar este curso como uma enciclopédia do Pandas para todas as técnicas, atributos e fluxos de trabalho relacionados a projetos reais. Se você encontrar algum problema com técnicas ou fluxos de trabalho, este curso ajudará você a encontrar soluções. Explicamos todo o fluxo de trabalho da análise de dados reais, desde a importação, limpeza, mesclagem e agrupamento de dados confusos até a análise exploratória de dados, estatísticas, aprendizado de máquina e preparação e processamento de dados financeiros. Ensinamos a codificação do Pandas para dados reais e não apenas para dados de modelo! Esta é a melhor maneira de aprender e entender o Pandas. Oferecemos muitas oportunidades para prática prática e escrita de código. Você pode determinar o nível de dificuldade dos exercícios práticos com dicas e orientações opcionais. Embora o Pandas seja uma ferramenta poderosa, também pode levar a erros de dados indesejados se não for usado corretamente. Neste curso, focamos em erros e problemas comuns a serem evitados. Garantimos sua satisfação com uma política de reembolso de 30 dias. Se você não estiver satisfeito com o conteúdo do curso, poderá obter um reembolso. Nos vemos nas aulas! - John