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O Curso Completo de Treinamento para Analista de Dados

Visão Geral

O Curso Completo de Treinamento para Analista de Dados foi projetado para fornecer as habilidades e conhecimentos essenciais necessários para se tornar um analista de dados bem-sucedido. Ao contrário de outros cursos, focamos em ensinar como trabalhar com dados brutos, limpá-los e pré-processá-los, e criar visualizações significativas. Dominando essas etapas práticas, você estará bem preparado para uma carreira em análise de dados.

Grade Curricular do Curso

Nosso currículo abrangente abrange os seguintes tópicos:

1. Teoria sobre o campo da análise de dados

Obtenha uma compreensão geral do papel do analista de dados e sua importância nas organizações. Esse conhecimento ajudará você a navegar pelo restante do curso de forma eficaz.

2. Python Básico

Aprenda os fundamentos da programação em Python, mesmo se você não tiver experiência anterior. Python é uma linguagem poderosa amplamente utilizada em análise de dados e ciência de dados.

3. Python Avançado

Aprofunde-se no Python e explore tópicos avançados, como trabalhar com dados de texto e usar ferramentas avançadas como compreensões de lista e funções anônimas.

4. NumPy

Domine o NumPy, um pacote fundamental para computação científica em Python. Descubra como realizar operações matemáticas e estatísticas de forma eficiente.

5. Pandas

Torne-se proficiente no uso do Pandas, uma biblioteca popular em Python para manipulação e análise de dados. Aprenda a limpar e pré-processar dados de forma eficaz.

6. Trabalhando com arquivos de texto

Aprenda a importar e salvar dados de arquivos de texto usando Python, Pandas e NumPy. Adquira as habilidades essenciais necessárias para lidar com conjuntos de dados do mundo real.

7. Coleta de dados

Explore técnicas para recuperar dados de fontes externas, como APIs. Adquira a capacidade de coletar dados de forma independente, uma habilidade crucial para um analista de dados.

8. Limpeza de dados

Descubra a importância da limpeza de dados e aprenda como aplicar habilidades do Pandas para limpar e preparar conjuntos de dados para análise. Exemplos do mundo real serão fornecidos ao longo do curso.

9. Pré-processamento de dados

Entenda a etapa crucial do pré-processamento de dados, que envolve a escolha das ferramentas estatísticas corretas para melhorar a qualidade do conjunto de dados. Aprenda técnicas avançadas do Pandas e NumPy para pré-processamento de dados.

10. Visualização de dados

Domine a arte da visualização de dados e aprenda a criar gráficos e gráficos significativos. Entenda como interpretar visualizações com precisão e transmitir insights de forma eficaz.

11. Exemplo prático

Aplique tudo o que você aprendeu em um exemplo prático abrangente. Este projeto final de conclusão de curso mostrará suas habilidades e demonstrará sua prontidão para iniciar uma carreira como analista de dados.

O que você aprenderá

Ao concluir este curso, você irá: - Obter uma compreensão completa do papel do analista de dados e suas responsabilidades - Desenvolver habilidades em demanda, incluindo programação em Python, NumPy, Pandas, coleta de dados, limpeza de dados, pré-processamento de dados e visualização de dados - Adquirir uma compreensão geral do papel do analista de dados e sua importância nas organizações - Aprender programação em Python tanto para iniciantes quanto para avançados - Estudar matemática para Python para aprimorar suas habilidades analíticas - Dominar o NumPy e o Pandas, desde conceitos básicos até técnicas avançadas - Ser capaz de trabalhar com arquivos de texto e importar/exportar dados de forma eficaz - Entender diferentes tipos de dados e seu uso de memória - Aprender como obter informações em tempo real de APIs usando scripts Python - Limpar e pré-processar dados usando Pandas Series e DataFrames - Aplicar suas habilidades a exercícios de limpeza de dados do mundo real - Expandir seu conhecimento do NumPy, incluindo estatísticas e técnicas de pré-processamento - Concluir um estudo de caso abrangente de dados de empréstimos para aplicar suas habilidades em NumPy - Dominar a arte da visualização de dados e criar vários tipos de gráficos e gráficos - Participar de exercícios de codificação que simulam cenários do mundo real e o preparam para o trabalho - Praticar com conjuntos de dados do mundo real para aprimorar suas habilidades analíticas - Resolver um projeto final de conclusão que demonstra suas habilidades como analista de dados

Matricule-se hoje

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