Trabalhando Dados com Pandas (Dataframe & Pandas)

Nível do curso:Avançado

Duração: 80h

Descrição

Nessa abordagem inicial, além de conhecer e aplicar na prática os principais conceitos de programação Python, através de muitos exemplos práticos você terá uma boa noção dos principais pilares, Frameworks e do que se pode fazer com o Python; sempre pensando na evolução para trilhas de Inteligência Artificial (Machine Learning, Data Science e Deep Learning).

Plano Pedagógico

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Preparando o Ambiente

Para saber sobre as ferramentas, público alvo, e outras informações, acesse nossas Perguntas Frequentes (itens H e I).

Certificação

Após a conclusão do curso, ficará disponível o botão para a emissão do certificado.

Course Curriculum

Módulo I

01 – Como converter STRING para DateTime
02 – Como usar “CONTINUE e BREAK”
03 – Como criar e deletar arquivos
04 – Como trabalhar conceitos de data e hora
05 – Como trabalhar dicionários
06 – Como encontrar MIN, MAX em um dicionário
07 – Como indexar e fatiar matrizes
08 – Como iterar uma lista usando
09 – Como iterar em múltiplas listas
10 – Como usar a função “Lambda”
11 – Como fazer operações matemáticas
12 – Como aplicar funções de Grupo em um DataFrame
13 – Como fazer análise de dados em um DataFrame
14 – Como pré-processar dados
15 – Como converter variáveis categóricas em variáveis numéricas
16 – Como converter variáveis categóricas “string” em variáveis numéricas
17 – Como inserir uma nova coluna com base na condição
18 – Como criar uma nova coluna com base em uma condição
19 – Como criar tabulações cruzadas a partir de um dicionário
20 – Como deletar duplicatas em um DataFrame
21 – Como obter estatísticas descritivas de um DataFrame
22 – Como apagar “ROW” – linha e “COLUMN” – coluna em um DataFrame
23 – Como filtrar num DataFrame
24 – Como encontrar o maior valor em um DataFrame
25 – Como agrupar “linhas” num DataFrame
26 – Como criar listas partindo de um Dicionário
27 – Como apresentar os dados de forma hierárquica
28 – Como fazer “JOIN” e “MERGE” num DataFrame
29 – Como listar valores únicos (unique) num DataFrame
30 – Como mapear valores em um DataFrame
31 – Como lidar com valores ausentes em um DataFrame
32 – Como calcular a MÉDIA MÓVEL em um DatFrame
33 – Como normalizar uma coluna de DataFrame
34 – Como criar um “Pivot table” usando DataFrame
35 – Como formatar dados “string” numa coluna DataFrame
36 – Como tornar “randômico” um DataFrame

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Categorias

Categorias Data Frame, Pandas

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