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Python tornou-se uma linguagem de programação muito popular, especialmente para a ciência de dados. A sua simplicidade de codificação e os conceitos fáceis de usar fazem dela a linguagem de eleição para programadores e não-programadores, como os cientistas de dados. Nos primeiros anos, o Python era utilizado principalmente para a criação de scripts de sistemas e projectos de pequena escala. No entanto, rapidamente ganhou popularidade entre os programadores devido à sua simplicidade, legibilidade e versatilidade. No final dos anos 90 e início dos anos 2000, Python foi usado para uma ampla gama de aplicações, incluindo computação científica, desenvolvimento web e desenvolvimento de jogos.
Neste curso Python para Ciência de Dados, você descobrirá os fundamentos do Python e as habilidades básicas de programação necessárias para usá-lo para a ciência de dados. Essas habilidades fundamentais permitirão que você trabalhe com conjuntos de dados de qualquer tamanho. Você estará escrevendo código em pouco tempo e aproveitando os muitos recursos e ferramentas que vêm com a instalação do Python.
Este curso de Python para Ciência de Dados para iniciantes é adequado para programadores, assim como não-programadores como cientistas de dados que desejam aprender os fundamentos de Python e as habilidades de programação básicas necessárias para usá-lo em ciência de dados.
Você descobrirá os fundamentos de Python, reconhecerá suas diferentes características, aprenderá como usar dados em Python e identificará as diferentes bibliotecas para usar com Python, incluindo NumPy e Pandas.
Não. Este é um curso para iniciantes cobrindo os fundamentos de Python, e é descrito como adequado para não-programadores como cientistas de dados, assim como programadores.
O curso cobre a história e popularidade do Python, download e instalação do Python, ferramentas como IDLE, PyCharm, Anaconda e Jupyter, variáveis, tipos de dados, métodos de string, operadores, condicionais, loops, funções, listas, dicionários, tuplas, classes e objetos, requests, o módulo Math, NumPy, Pandas, processos de linha de comando e arquivos.
Você ganhará habilidades em Literacia de Dados, Linguagem de Manipulação de Dados, Ciência de Dados, Pandas, Python e Scikit-Learn.