Programa do Curso

Dia 1:

Revisão de habilidades básicas Python e Data Analysis

Introdução ao NumPy

  • Criando matrizes NumPy
  • Operações comuns em matrizes
  • Usando ufuncs
  • Visualizações e transmissões em matrizes NumPy
  • Otimizar o desempenho evitando loops
  • Otimizar o desempenho com cProfile

Data Analysis com Pandas

  • Usando dados vectorizados em pandas
  • Organização de dados
  • Ordenação e filtragem de dados
  • Operações agregadas
  • Analisar séries temporais

Data Visualization com Matplotlib

  • Representação gráfica de diagramas com Matplotlib
  • Utilizar o Matplotlib a partir do pandas
  • Criar diagramas de qualidade
  • Visualização de dados em notebooks Jupyter
  • Outras bibliotecas de visualização em Python

Dia 2:

Outras bibliotecas Python para Data Analysis

  • scikit-learn
  • Scipy
  • statsmodel
  • RPy2

Resumo e próximos passos

Requisitos

  • Competências básicas Python e de análise de dados

Público

  • Programador Python
  • Analistas de dados
 14 Horas

Número de participantes


Preço por Participante

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