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Python para Data Science e Analytics

Python para Data Science e Analytics

Baseado em 12 avaliações
ACELERADORES DE CARREIRA
  • 22 horas de carga horária
  • 4888 alunos
  • 55 aulas
  • 4 módulos de conteúdo
  • Última atualização 10/10/2024
  • Certificado de conclusão de curso
  • 5 arquivos para download
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1 ano

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Conteúdo

1Básico

  • Introdução - Baixe Aqui Os Materiais

  • Introdução - A importância de aprender Python

    06:31

  • Introdução - Bem-vindo ao curso

    05:24

  • Conceitos Básicos - Python para o Mercado de Trabalho

    07:17

  • Conceitos Básicos - Download IDE e Conceitos Básicos Jupyter

    09:55

  • Conceitos Básicos - Tipos de Variáveis em Python

    21:39

  • Conceitos Básicos - Funções e Métodos

    11:18

  • Conceitos Básicos - Listas e Dicionários

    18:34

  • Conceitos Básicos - Fechamento

    02:27

  • Manipulação de dados - Numpy e Pandas

    12:42

  • Manipulação de dados - Métodos Básicos de Dataframes

    10:41

  • Manipulação de dados - Segmentação de Dados

    09:25

  • Manipulação de dados - Cruzamento de Dados

    08:52

  • Funções e Repetições - Funções de Usuário

    11:21

  • Funções e Repetições - Loops

    10:43

  • Funções e Repetições - Operadores Condicionais

    18:33

  • Funções e Repetições - Visualização de Dados

    34:41

  • Projeto Final - Teoria

    06:45

  • Projeto Final - Notebook

    38:38

2Intermediário

  • Baixe Aqui Os Materiais - Módulo Intermediário

  • Data Cleaning e Data Prep - Teoria

    21:29

  • Data Cleaning e Data Prep - Prática

    35:39

  • Outliers - Teoria

    07:10

  • Outliers - Prática

    12:20

  • Tratamento de Variaveis Categoricas - Teoria

    11:12

  • Tratamento de Variaveis Categoricas - Prática

    13:35

  • Conceitos de Modelagem - Teoria

    19:02

  • Regressão Linear - Teoria

    12:02

  • Regressão Linear - Pratica

    12:54

  • Regressão Logística - Teoria

    11:37

  • Regressão Logística - Pratica

    15:18

  • Kmeans Clustering - Teoria

    09:37

  • Kmeans Clustering - Pratica

    06:29

  • Projeto Final

    20:42

3Avançado

  • Baixe Aqui Os Materiais - Módulo Avançado

  • SVM - Teoria

    09:31

  • SVM - Prática

    16:48

  • Naive Bayes - Teoria

    14:29

  • Naive Bayes - Prática

    08:33

  • Árvore de Decisão - Teoria

    10:30

  • Árvore de Decisão - Prática - Parte 1

    12:29

  • Árvore de Decisão - Prática - Parte 2

    14:50

  • Bagging e Boosting

    09:56

  • Random Forest - Teoria

    06:54

  • Random Forest - Prática

    26:13

  • Gradient Boosting XG Boost LGBM - Teoria

    09:14

  • Gradient Boosting XG Boost LGBM - Prática

    12:21

  • Feature Selection - Teoria

    09:07

  • Feature Selection - Prática

    10:44

  • Cross Validation - Teoria

    10:38

  • Cross Validation - Prática

    10:20

  • Salvando Modeles com Pickle - Teoria

    08:37

  • Salvando Modeles com Pickle - Prática

    09:12

  • Fechamento Módulo Avançado

    12:03

4Bônus

  • Como usar Python no Excel

    24:17

FAQ

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Acesso por 1 ano

Até 1 ano de suporte

Estude quando e onde quiser

Materiais para download

Avaliações

Opinião dos alunos que se matricularam
4.8

12 avaliações

show!!!!

Stenio Garcia dos Santos

Stenio Garcia dos Santos

Curso Fantástico, muito bem elaborado, bem explicado, professor é muito bom, enfim o curso nota 1000, e tem tudo haver com o momento atual, trazendo uma parte desse mundo de analises de dados. Ansioso para a continuidade do curso. Parabéns a equipe do Dr. do Excel por nós possibilitar mais essa linha de conhecimento importantíssima. Curso aprovadíssimo!

Jorge Luís

Jorge Luís

Curso bacana. Muito bem explicado!

Silvio Cesar Sodre

Silvio Cesar Sodre

O curso apresenta uma linguagem bem especifica. Somente quem já esta inserido no mundo de Data Science e conhece o Python vai conseguir entender sem problema. Para quem está iniciando....ainda é difícil. Assisti as aulas mais de uma vez e mesmo assim, muita coisas não ficou clara. (É claro que o google tá ai, e temos a opção de pesquisar e aprofundar no assunto) mas dá uma deia geral do que pode ser feito com o Python.

JULIO CESAR LEACHI

JULIO CESAR LEACHI

Boa didática!

TIAGO ANDRÉ MARCOLLA DOS SANTOS

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