Bootcamp de Data Science com Python [+250 Exercícios][A-Z]
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Esse é um curso completo para a formação de Cientista de Dados, com mais de 250 exercícios de A-Z, abordando desde os conceitos mais básicos até os mais avançados. Foca em metodologias ativas, onde o aluno é protagonista nesse processo, assim, trazemos diversos exercícios resolvidos, notebooks de resumo dos conteúdos e muito mais, com o foco na aprendizagem da programação baseada na prática e simulação de problemas reais (como limpeza de dados, tratamento de missings, separação de dados em treino e teste, agrupamento e junção de datasets, dentre outros).
Neste sentido, o curso possui exercícios resolvidos sobre as principais bibliotecas do Python para Data Science: NumPy, Pandas, Matplotlib e Seaborn. Além do que, busca resgatar conceitos elementares da Álgebra Linear, por meio da biblioteca NumPy.
Em linhas gerais, o curso apresenta exercícios que englobam as principais funções do NumPy para Data Science, como funções de agregação, definição de matrizes, operações matricias, dentre outras. Quanto ao Pandas, busca-se oferecer um panorama geral partindo da definição de Series e DataFrames, inspeção de datasets, seleção booleana, filtro de linhas de colunas, remoção de linhas e colunas, tratamento de dados ausentes, funções de agrupamento e junção, abertura e escrita de arquivos, funções de estatística descritiva, dentre outros tópicos.
Por fim, apresentam-se diversos problemas relacionados a visualização de dados, com as bibliotecas Matplotlib e Seaborn, a partir de datasets clássicos. Noções de Séries temporais e Finanças também são introduzidas. Há ainda exemplos de como preparar um dataset para um projeto de Machine Learning.
O curso possui ainda um E-book de fundamentos de Python, abordando os seguintes tópicos:
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Primeiros passos com Python!
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Declaração de variáveis e tipos primitivos
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Strings
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Operadores
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Estruturas condicionais
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Estruturas de repetição
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Estruturas de dados
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12Primeiros passos!Video lesson
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13Declaração de variáveisVideo lesson
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14NúmerosVideo lesson
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15StringsVideo lesson
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16OperadoresVideo lesson
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17Listas - Parte 1Video lesson
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18Listas - Parte 2Video lesson
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19Listas - Parte 3Video lesson
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20TuplasVideo lesson
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21DicionáriosVideo lesson
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22Estruturas Condicionais - Parte 1Video lesson
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23Estruturas Condicionais - Parte 2Video lesson
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24Criando arrays a partir de vários métodosVideo lesson
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25Inspecionando arraysVideo lesson
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26Operações matemáticas com arrays e matrizesVideo lesson
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27Comparações lógicas, funções de agregação,ordenação, indexing e slicingVideo lesson
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28Manipulando o shape do array com ravel(), reshape e outros métodosVideo lesson
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29Random NumPy e integração com MatplotlibVideo lesson
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30Principais funções de Álgebra Linear com NumPyVideo lesson
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31Series - Parte 1Video lesson
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32Series - Parte 2Video lesson
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33DataFrameVideo lesson
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34Loc e iloc - Parte 1Video lesson
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35Loc e iloc - Parte 2Video lesson
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36Loc e iloc - Parte 3Video lesson
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37Selecionando valores com Iat/atVideo lesson
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38Funcionalidades básicasVideo lesson
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39Operações com DataFramesVideo lesson
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40Renomeando colunasVideo lesson
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41Deletando linhas e colunasVideo lesson
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42Adicionando sufixo ou prefixoVideo lesson
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43Adicionando colunas com a função insert() - Parte 1Video lesson
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44Adicionando colunas com a função insert() - Parte 2Video lesson
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45Função ApplyVideo lesson
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46Função MapVideo lesson
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47Ordenação com sort_values() e sort_index()Video lesson
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48Consultas - Parte 1Video lesson
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49Consultas - Parte 2Video lesson
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50Download dataset TitanicText lesson
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51Carrengado o dataset em CSV (dataset Titanic)Video lesson
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52Inspecionando os dados (dataset Titanic)Video lesson
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53Sorting (ordenação) de dados (dataset Titanic)Video lesson
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54Fazendo consultar/filtros com query() e loc[] (dataset Titanic)Video lesson
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55Consultas com múltiplas condições - Parte 1 (dataset Titanic)Video lesson
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56Consultas com múltiplas condições - Parte 2 (dataset Titanic)Video lesson
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57Deletando linhas e colunas (dataset Titanic)Video lesson
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58Drop de linhas através de condições lógicas (dataset Titanic)Video lesson
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59Renomeando colunas (dataset Titanic)Video lesson
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60Tratando Missing Data (dataset Titanic)Video lesson
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61Estatística Descritiva (dataset Titanic)Video lesson
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