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O que você aprenderá em 7 meses
Sua introdução ao mundo da análise de dados! Conceitos fundamentais e sintaxe básica de Pyhton. Laços de repetição, condições, e funções. A biblioteca pandas para analistas de dados. Seu primeiro estudo de caso, seguido por seu primeiro projeto.
Capítulo 1. Variáveis, Tipos de Dados, e Operações Aritméticas
Capítulo 2. Strings
Capítulo 3. Listas
Capítulo 4. Ciclos
Capítulo 5. Instruções Condicionais
Capítulo 6. Uma Olhadinha Rápida no Jupyter Notebook
Você vai continuar aprendendo sobre os dicionários Python que costumam ser usados na área de dados. Você vai aprender a construir suas próprias funções, o que vai tornar seu código mais flexível e reutilizável. E, por fim, vamos começar a aprender Pandas, a biblioteca #1 usada por profissionais da área para processar os dados.
Capítulo 1. Dicionários
Capítulo 2. Funções
Capítulo 3. A biblioteca Pandas
Capítulo 4. Introdução ao pré-processamento de dados e análise inicial
Compensando dados imperfeitos. Como lidar com dados inexistentes e duplicados. Como alterar o tipo dos dados. Identificando correlações e construíndo gráficos.
Capítulo 1. Lendo e Visualizando Dados
Capítulo 2. Trabalhando com Valores Ausentes e Duplicados
Capítulo 3. Filtrando Dados
Capítulo 4. Estudo de caso
Capítulo 5. Visualização de Dados
Capítulo 6. Tipos de Dados
Capítulo 7. Engenharia de Características
Capítulo 8. Transformações de Dados
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Como fazer análise inicial de dados para encontrar padrões. Criando gráficos básicos e elaborando suas primeiras hipóteses.
Capítulo 1. Estatística Descritiva
Capítulo 2. Teoria da Probabilidade
Capítulo 3. Testando Hipóteses
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Preparando o ecossistema das ferramentas de desenvolvimento. Aprendendo a usar a linha de comando para acessar com facilidade e manipular arquivos no seu computador. Usando as ferramentas do Git e GitHub. Mergulhando no Python mais avançado.
Capítulo 1. Introdução à Linha de Comando
Capítulo 2. Ambientes de Programação
Capítulo 3. Git e Github
Capítulo 4. Python Intermediário
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Analise dados sobre vendas de jogos digitais para fazer previsões sobre as tendências do ano seguinte.
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Como são estruturados os bancos de dados e como extrair dados deles usando consultas de SQL. Procurando dados online.
Capítulo 1. Extraindo Dados de Recursos Online
Capítulo 2. SQL como uma Ferramenta para Trabalhar com Dados
Capítulo 3. Funcionalidades Avançadas de SQL para Análise
Capítulo 4. Relacionamentos Entre Tabelas
Capítulo 5. Soft Skills
Capítulo 1. Extraindo Dados de Recursos Online
Capítulo 2. SQL como uma Ferramenta para Trabalhar com Dados
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Applying data analysis in business. Métricas de negócios e os KPIs. Análise de dados de usuários. Análise de marketing e ferramentas relacionadas. Funil de vendas.
Capítulo 1. Métricas e o Funil
Capítulo 2. Análise de Coorte
Capítulo 3. Economia Unitária
Capítulo 4. Métricas de Usuário
Capítulo 5. Soft Skills
Licâo Bônus: Otimizando Dados em pandas
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Métodos e ferramentas para testar hipóteses. Desenho experimental. Sazonalidade. Análise de coorte. Testes A/B.
Capítulo 1. Introdução aos Testes de Hipóteses em Negócios
Capítulo 2. Escolhendo um Método Experimental
Capítulo 3. Priorizando Hipóteses
Capítulo 4. Preparando-se para um Teste A/B
Capítulo 5. Analisando os Resultados de um Teste A/B
Capítulo 6. Soft Skills
Capítulo 1. Introdução aos Testes de Hipóteses em Negócios
Capítulo 2. Escolhendo um Método Experimental
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Apresentando os resultados da pesquisa. Métodos de visualização de dados. Criando relatórios para explicar suas conclusões. A biblioteca Seaborn.
Capítulo 1. Preparando Apresentações
Capítulo 2. A biblioteca Seaborn
Capítulo 3. A biblioteca Plotly
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Apresentando os resultados da pesquisa. Métodos de visualização de dados. Criando relatórios para explicar suas conclusões. A biblioteca Seaborn.
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Automatizando processos de análise de dados e tarefas rotineiras com scripts. Métodos de visualização de dados. Apresentação de resultados.
Capítulo 1. Pipelines de Dados e Para Que Servem
Capítulo 2. Desenhando e Criando Dashboards com Dash
Capítulo 3. Tableau
Capítulo 1. Pipelines de Dados e Para Que Servem
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Métodos básicos de aprendizado de máquina e suas aplicações. Classificação, previsão, agrupamento. Regressão. Árvores de decisão.
Capítulo 1. Tarefas de Negócios Envolvendo Aprendizado de Máquina
Capítulo 2. Algoritmos de Aprendizado de Máquina
Capítulo 3. Resolvendo Tarefas Relacionadas a Aprendizado Máquina
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Estrutura do curso preparatório para a carreira:
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