Descrição
Visualizações de dados usando Python com Preparação de Dados
Visualização de dados usando Python
Por que aprender Análise de Dados e Ciência de Dados? De acordo com a SAS, as cinco razões são: 1. Adquirir habilidades de resolução de problemas: A capacidade de pensar analiticamente e abordar problemas da maneira correta é uma habilidade muito útil no mundo profissional e na vida cotidiana. 2. Alta demanda: Analistas de Dados e Cientistas de Dados são valiosos. Com uma iminente escassez de habilidades à medida que mais e mais empresas e setores trabalham com dados, o valor vai aumentar. 3. A análise está em todos os lugares: Os dados estão em todos os lugares. Todas as empresas possuem dados e precisam obter insights deles. Muitas organizações desejam aproveitar os dados para melhorar seus processos. É um momento extremamente empolgante para iniciar uma carreira em análise. 4. Está se tornando cada vez mais importante: Com a abundância de dados disponíveis para todos nós hoje, a oportunidade de encontrar e obter insights dos dados para que as empresas tomem decisões nunca foi tão grande. O valor dos analistas de dados aumentará, criando ainda melhores oportunidades de emprego. 5. Uma variedade de habilidades relacionadas: A grande coisa em ser um analista é que o campo abrange muitas áreas, como ciência da computação, negócios e matemática. Analistas de dados e cientistas de dados também precisam saber como comunicar informações complexas para aqueles sem experiência. A Internet das Coisas é Ciência de Dados + Engenharia. Ao aprender ciência de dados, você também pode entrar na Internet das Coisas e Cidades Inteligentes. Este é um curso compacto para aprender Programação Python para Visualização de Dados. No processo de mineração de dados CRISP-DM, a Visualização de Dados está na etapa de Compreensão de Dados. Este curso também abrange o processamento de dados, que está na etapa de Preparação de Dados. Você precisará conhecer um pouco de programação Python e pode aprender programação Python no meu curso "Crie sua Calculadora: Aprenda os Conceitos Básicos de Programação Python Rapidamente". Você aprenderá Programação Python para estatísticas aplicadas. Você pode fazer o curso da seguinte forma e pode fazer um exame na EMHAcademy para obter o certificado de Minerador de Dados Certificado pela SVBook usando Python: - Crie sua Calculadora: Aprenda os Conceitos Básicos de Programação Python Rapidamente (Conceitos Básicos de R) - Estatísticas Aplicadas usando Python com Processamento de Dados (Compreensão de Dados e Preparação de Dados) - Visualizações Avançadas de Dados usando Python com Processamento de Dados (Compreensão de Dados e Preparação de Dados, no futuro) - Aprendizado de Máquina com Python (Modelagem e Avaliação) Conteúdo: - Primeiros Passos - Primeiros Passos 2 - Primeiros Passos 3 - Processo de Mineração de Dados - Baixar Conjunto de Dados - Ler Conjunto de Dados - Gráfico de Barras - Histograma - Gráfico de Linha - Gráfico de Linhas Múltiplas - Gráfico de Pizza - Diagrama de Caixa - Gráfico de Dispersão - Matriz de Gráficos de Dispersão - Salvar em Imagem - Gráfico de Barras com Seaborn - Histograma com Seaborn - Gráfico de Linha com Seaborn - Gráfico de Dispersão com Seaborn - Gráfico Categórico com Seaborn - Diagrama de Caixa com Seaborn - Matriz de Gráficos de Dispersão com Seaborn - Salvar em Imagem - Gráficos Interativos - Gráficos Interativos 2 - Gráficos Interativos 3 - Gráficos Interativos 4 - Processamento de Dados: DF.head() - Processamento de Dados: DF.tail() - Processamento de Dados: DF.describe() - Processamento de Dados: Selecionar Variáveis - Processamento de Dados: Selecionar Linhas - Processamento de Dados: Selecionar Variáveis e Linhas - Processamento de Dados: Remover Variáveis - Processamento de Dados: Acrescentar Linhas - Processamento de Dados: Ordenar Variáveis - Processamento de Dados: Renomear Variáveis - Processamento de Dados: Agrupar Por - Processamento de Dados: Remover Valores Ausentes - Processamento de Dados: Existem Valores Ausentes - Processamento de Dados: Substituir Valores Ausentes - Processamento de Dados: Remover DuplicatasO que você aprenderá
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