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Programa do Curso

Fundamentos do Python para Tarefas de Dados

  • Instalação do Python e configuração do ambiente de desenvolvimento
  • Fundamentos da linguagem: variáveis, tipos de dados, estruturas de controle
  • Escrita e execução de scripts simples em Python

Manipulação de Arquivos: CSV e Excel

  • Leitura e gravação de arquivos CSV usando o módulo csv e Pandas
  • Trabalho com arquivos Excel usando openpyxl/xlrd e Pandas
  • Exercícios práticos: automação de conversões de arquivos

Introdução ao Pandas

  • Fundamentos do DataFrame: criação, indexação, seleção e filtragem
  • Operações de agregação e agrupamento
  • Operações comuns de limpeza: valores ausentes, duplicatas e conversões de tipo

Introdução ao Polars

  • Conceitos do Polars e características de desempenho em comparação com o Pandas
  • Operações básicas de DataFrame no Polars
  • Exemplo de caso de uso: quando escolher o Polars em vez do Pandas

Transformação Avançada de Dados (Intermediário)

  • Joins complexos, funções de janela e operações de pivot no Pandas
  • Padrões eficientes de processamento de dados com Polars
  • Cadeia de operações e otimização do uso de memória

Automação de Processos com Python

  • Escrita de scripts para automatizar tarefas repetitivas de dados e etapas ETL
  • Agendamento de scripts com agendadores do sistema operacional ou escalonadores de tarefas
  • Logging, tratamento de erros e notificações

Empacotamento de Scripts e Melhores Práticas

  • Criação de executáveis com PyInstaller ou ferramentas similares
  • Estruturação de projetos, ambientes virtuais e gerenciamento de dependências
  • Fundamentos de controle de versão e documentação de fluxos de trabalho

Mini-Projeto Prático

  • Tarefa completa: ler arquivos brutos, limpar e transformar dados, gerar saídas
  • Automatizar o fluxo de trabalho e empacotar como um script executável ou arquivo binário
  • Revisão e melhorias com base no feedback dos pares

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Familiaridade básica com conceitos de programação ou disposição para aprender
  • Adequação ao uso da linha de comando ou terminal para instalação de pacotes
  • Experiência trabalhando com planilhas (CSV/Excel)

Público-Alvo

  • Analistas de dados e equipe operacional automatizando tarefas de dados
  • Engenheiros analíticos buscando scripts ETL leves
  • Profissionais interessados em fluxos de trabalho de dados práticos baseados em Python
 14 Horas

Treinamento Corporativo Personalizado

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