Descrição
Introdução ao Pré-processamento de Dados com Python e Polars
Visão Geral do Curso
Bem-vindo ao primeiro passo no pré-processamento prático de dados com Python e Polars! Neste curso, exploraremos o pacote de ponta, Polars, que é essencial para projetos de DX (Transformação Digital). Dominando o uso do Polars, que tem o potencial de substituir o Pandas, você poderá pré-processar dados de forma eficiente.Detalhes do Curso
Este curso foca no pré-processamento de dados e é uma versão modificada do curso anterior, "Pré-processamento de Dados com Python para Engenheiros de IA", utilizando o Polars. Por favor, note que este curso não abrange o Numpy e o Plotnine. Nos últimos anos, DX e IA se tornaram tópicos populares, atraindo interesse de várias pessoas. Embora o foco muitas vezes esteja nos feitos de DX e IA, é crucial lembrar que o pré-processamento de dados é um passo necessário antes de alcançar esses resultados. O pré-processamento de dados envolve várias etapas, como carregamento, manipulação, mesclagem e visualização de dados, aproximando gradualmente os dados da conclusão. Devido a esse processo, uma quantidade significativa de tempo (cerca de 70% a 80% do projeto de análise de dados inteiro) é dedicada ao pré-processamento de dados. Apesar da natureza demorada do pré-processamento de dados, é um passo vital que contribui para o sucesso das etapas subsequentes. Portanto, é essencial realizar o pré-processamento de dados de forma rápida e precisa. Anteriormente, o pacote Pandas do Python era o padrão de fato para o pré-processamento de dados. No entanto, o Pandas tem suas desvantagens, como codificação complexa e dificuldade no manuseio de dados. O Polars, um pacote que tem o potencial de substituir o Pandas, aborda essas questões. O Polars oferece várias vantagens em comparação com o Pandas, incluindo a não necessidade de indexação, facilidade na escrita de código e processamento de alta velocidade. Utilizando o Polars, você pode realizar de forma eficiente tarefas de pré-processamento de dados que costumavam levar uma quantidade significativa de tempo. Neste curso, forneceremos uma explicação detalhada do Polars, o pacote de ponta. Além disso, abordaremos a configuração do ambiente e os conceitos básicos do Python, garantindo que até mesmo iniciantes sem experiência em programação possam acompanhar. Nosso instrutor irá guiá-lo pelos fundamentos, permitindo que você aprenda no seu próprio ritmo e se torne um mestre em pré-processamento de dados.Objetivos do Curso
Os principais objetivos deste curso são cobrir aproximadamente 80% das técnicas de pré-processamento de dados e enfatizar a praticidade.Recursos do Curso
- Ênfase em aplicações do mundo real - Sessões de codificação ao vivo - Auxílio visual junto com explicações de códigoConteúdo do Curso
- Introdução ao Curso - Visão Geral - Notas Importantes para a Inscrição no Curso - Estrutura do Curso - Configuração do Ambiente - Preparação para Usar o Google Colaboratory - Uso Básico do Google Colaboratory - Como Fazer Este Curso - Python - Tipos de Dados - Listas - Dicionários - Declarações Condicionais - Loops - Funções - Classes - Pacotes - Polars - Entrada e Saída de Dados - Encadeamento de Métodos - Processamento de DataFrame - Processamento de Strings - Loops - Manipulação de Valores Ausentes - Exercício AbrangenteO Que Você Vai Aprender
- A importância do pré-processamento de dados em projetos de análise de dados - Fundamentos do Python - Como usar o Polars para pré-processamento de dados - Técnicas específicas para pré-processamento de dadosEstimar frete
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