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Curso de Python Avançado para Análise de Dados

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Preço:
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Descrição

Python Avançado para Análise de Dados

Domine o Python com este curso abrangente e adquira as habilidades para desenvolver vários programas Python sem esforço, especialmente voltados para análise de dados.

Python é uma linguagem de programação versátil e amplamente utilizada, conhecida por sua simplicidade e legibilidade. Criado pelo renomado programador Guido van Rossum, o Python oferece uma combinação de recursos funcionais, orientados a objetos e imperativos. Com extensões de arquivo como .py, .pyd ou .pyc, o Python fornece um tipo forte e dinâmico de disciplina. Este curso irá equipá-lo com o conhecimento necessário para utilizar o Python de forma eficaz na análise de dados. Você aprenderá como aproveitar os módulos padrão incorporados no Python, incluindo datetime, math e statistics. Além disso, você explorará conceitos de redes usando sockets e descobrirá como integrar APIs para o Twitter e e-mails. O curso também abordará módulos essenciais de ciência de dados, como numpy, scipy, pandas e matplotlib, juntamente com técnicas de multithreading e tratamento de exceções. Ao longo do treinamento, você se aprofundará em vários tópicos e módulos, incluindo instalação, fundamentos do Python, conceitos de redes, programação de sockets, construção de um aplicativo ChatBot, integração de banco de dados, elementos do cliente e conjuntos de dados. Além disso, você adquirirá proficiência no trabalho com matrizes numpy, um componente fundamental da análise de dados. Este curso é adequado para pessoas interessadas em programação, independentemente de sua formação. Conhecimentos básicos de eletrônica e programação são suficientes para se inscrever e se beneficiar deste abrangente treinamento em Python.

O que você aprenderá:

- Adquirir proficiência no uso de módulos padrão incorporados no Python, como datetime, math e statistics. - Desenvolver habilidades de rede usando sockets. - Aprender a integrar APIs para o Twitter e e-mails. - Adquirir expertise em módulos de ciência de dados, incluindo numpy, scipy, pandas e matplotlib, além de dominar técnicas de multithreading e tratamento de exceções.

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