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Programação em Python para Data Science

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Este curso proporciona uma introdução abrangente à programação em Python focada em Data Science, abrangendo desde a instalação e configuração de Python até técnicas avançadas de manipulação de dados e visualização com Pandas, Numpy e Seaborn.

 

O programa desta formação foi desenhado para dotar os participantes com as competências necessárias para utilizar Python no contexto de Data Science.

O curso inicia-se com a instalação e configuração do ambiente Python, seguido de uma introdução aos tipos de dados básicos e avançados, variáveis, expressões e operadores. Os participantes aprenderão sobre controlo de fluxo, ciclos, funções e princípios de design em Python. A programação orientada a objetos (OOP) será abordada através da criação e utilização de classes.

Adicionalmente, o curso introduz bibliotecas essenciais para Data Science, como Pandas, Numpy e Seaborn, ensinando a ler ficheiros, manipular tipos de dados, realizar operações de slicing e indexação, agrupar e agregar dados, e criar gráficos informativos.

Objetivos

  • Instalar e Configurar Python para Data Science: Preparar o ambiente de desenvolvimento e familiarizar-se com as ferramentas essenciais.
  • Dominar os Fundamentos da Programação em Python: Aprender sobre tipos de dados, controlo de fluxo, funções e programação orientada a objetos.
  • Utilizar Bibliotecas de Data Science: Aplicar Pandas, Numpy e Seaborn para manipulação de dados, análises e visualizações.

Destinatários

Este curso é ideal para analistas de dados, cientistas de dados e profissionais de TI que desejam aprender Python e as suas aplicações em Data Science. É especialmente útil para quem procura uma base sólida em Python e nas ferramentas de análise de dados mais utilizadas.

Pré-Requisitos

Não sendo um critério de exclusão, conhecimentos básicos de utilização de uma qualquer linguagem de programação será uma mais-valia para uma melhor aprendizagem.

Metodologia

  • Aulas expositivas devidamente complementadas com trabalhos práticos.
  • Ao longo das aulas teóricas existem vários exercícios práticos, que proporcionam aos alunos tempo para praticar Python, de forma a encaixar os conceitos lecionados. Adicionalmente existirão 2 trabalhos práticos sobre a biblioteca Pandas com um exemplo real de estudo de análise de conjuntos de dados.

Programa

  • Instalar e configurar Python
  • Introdução a Python
  • Princípios de Design
  • Introdução a Pandas, Numpy, Seaborn
  • Instalar e configurar Python
  • Introdução a Python
    • Tipos básicos de dados
    • Variáveis, expressões e operadores
    • Tipos avançados de dados
    • Controlo de fluxo
    • Ciclos
    • Funções
  • Princípios de Design
    • Classes, OOP em python.
  • Introdução a Pandas, numpy, seaborn.
    • Ler ficheiros
    • Tipos de dados
    • Slicing e indexamento em pandas
    • GroupBy e agregações em pandas
    • Gráficos em pandas
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Programação em Python para Data Science

Desenvolvimento / Programação | 18h - Laboral: 09h00 - 17h00


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