Programa do Curso

Dia 1
Análise de dados com pandas

  • Usando dados vetorizados em pandas
  • Briga de dados
  • Classificação e filtragem de dados
  • Operações agregadas
  • Analisando Séries Temporais

Visualização de dados

  • Plotando diagramas com matplotlib
  • Usando matplotlib de dentro de pandas
  • Criando diagramas de qualidade
  • Visualizando dados em notebooks Jupyter
  • Outras bibliotecas de visualização em Python


Dia 2

  • Vetorização de dados em Numpy
  • Criando matrizes Numpy
  • Operações comuns em matrizes
  • Usando ufuncs
  • Exibições e transmissão em matrizes Numpy
  • Otimizando o desempenho evitando loops
  • Otimizando o desempenho com cProfile

Outras bibliotecas Python para análise de dados

  • scikit-learn
  • Scipy
  • statsmodel
  • RPy2

Requisitos

habilidades básicas de Python e análise de dados

  14 horas
 

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