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
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Testemunhos de Clientes (2)
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Florin Vrincianu
Curso - Python Programming Fundamentals
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Exercícios práticos relacionados ao conteúdo realmente ajudam a entender mais sobre cada tópico. Além disso, o estilo de começar a aula com uma palestra e continuar com exercícios práticos é bom e útil para relacionar com a palestra apresentada anteriormente.
Nazeera Mohamad - Ministry of Science, Technology and Innovation
Curso - Introduction to Data Science and AI using Python
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