Projeto Real do Uber com Python: Análise e Ciência de Dados
- Descrição
- Currículo
- FAQ
- Revisões
O curso “Análise de Dados com Python Usando um Projeto Real do Uber” foi cuidadosamente desenvolvido para transformar iniciantes em profissionais altamente competentes no campo da ciência e análise de dados. Com uma abordagem prática e focada, o curso oferece uma formação abrangente e integrada, utilizando um projeto real baseado em dados do Uber.
Objetivos do Curso:
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Desenvolvimento de Competências Técnicas: Capacitar os participantes com habilidades avançadas em análise de dados, desde a configuração inicial do ambiente de trabalho até a elaboração de relatórios detalhados e persuasivos.
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Aplicação Prática: Utilizar dados reais do Uber para proporcionar uma experiência prática e contextualizada, permitindo aos participantes aplicar conceitos teóricos em situações do mundo real.
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Formação Completa: Guiar os alunos através de todo o processo analítico, incluindo a importação, limpeza, transformação e visualização de dados, culminando na interpretação dos resultados e na criação de relatórios profissionais.
Ao longo do curso, os participantes adquiriram conhecimento profundo e habilidades práticas essenciais para a análise de dados, com ênfase em ferramentas e técnicas avançadas. A estrutura do curso foi projetada para garantir que os alunos não apenas compreendam a teoria, mas também possam aplicá-la efetivamente em cenários práticos, preparando-os para enfrentar desafios reais na área de ciência de dados.
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Introdução ao CursoIntrodução ao Curso
Objetivo e Estrutura: Conheça o objetivo do curso e o que será abordado em cada etapa. Entenda a importância da análise de dados e como o projeto do Uber será utilizado para aprendizado prático.
2. Instalação do Ambiente de Trabalho
Instalação do Python e Anaconda: Aprenda a baixar e instalar o Python e o Anaconda, configurando seu ambiente de desenvolvimento para começar a trabalhar com análise de dados.
3. Importação de Dados
Importação e Manipulação: Descubra como importar dados de diversas fontes usando bibliotecas Python, como pandas, para começar a análise de forma eficiente.
4. Análise de Dados
Exploração e Análise Inicial: Desenvolva habilidades para explorar e analisar os dados importados, identificando padrões e insights iniciais que guiarão a análise mais profunda.
5. Transformação e Limpeza de Dados
Preparação dos Dados: Aprenda técnicas para limpar e transformar os dados, assegurando que estejam prontos para análises detalhadas e precisas.
6. Criação de Visualizações
Visualização de Dados: Domine a criação de gráficos e visualizações usando ferramentas como matplotlib e seaborn, para representar visualmente os insights obtidos.
7. Interpretação dos Dados
Análise e Interpretação: Desenvolva a capacidade de interpretar os gráficos e resultados da análise, extraindo conclusões significativas e relevantes para a tomada de decisões.
8. Criação de Relatórios
Documentação e Relatórios: Aprenda a elaborar relatórios detalhados e profissionais que sintetizam suas descobertas, apresentando informações de forma clara e convincente.
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Instalação do Ambiente de Trabalho
Instalação do Python e Anaconda: Aprenda a baixar e instalar o Python e o Anaconda, configurando seu ambiente de desenvolvimento para começar a trabalhar com análise de dados.
https://www.python.org/downloads/
https://www.anaconda.com/download
