Mestre a Biblioteca Pandas em Programação Python

Existem muitas tarefas relacionadas a consumo, tedioso e repetitivo de dados, incluindo limpeza de dados, normalização e visualização. Graças a Pandas, tais tarefas podem ser realizadas de forma bastante rápida, com alguma automação. Neste curso, você será ensinado como dominar a biblioteca de Pandas em programação Python. Como você vai aprender, o Pandas tem vários usos, que vão desde explorar um dataset armazenado em seu computador para extraindo-lo em um dataFrame (uma tabela, por exemplo). Com o Pandas, é possível calcular estatísticas e realizar cálculos como a média, mediana, variação padrão e o mínimo e o máximo de cada coluna da tabela. Este curso irá destacar como uma coluna da tabela relaciona-se com outra coluna da mesma tabela. Com o Pandas, também é possível limpar os dados, removendo valores ausentes ou mesmo usando alguns critérios e filtrando linhas e colunas.

À medida que você continua, você aprenderá um fato essencial sobre Pandas. Os dados limpos são armazenados e transformados em um valor separado por vírgula, outro arquivo ou outro banco de dados. Tudo isso é possível porque o Pandas é uma ferramenta de análise e manipulação de dados abertos. Além disso, ela também é rápida, poderosa e flexível, levando à automação inescapável. A base da automação em Pandas é a programação Python. Por que Python é usado para biblioteca de Pandas? Python é uma linguagem única que permite que você trabalhe rapidamente e integre sistemas de forma mais eficiente. Você usa programação Python em desenvolvimento web, desenvolvimento de GUI (interface com o usuário gráfico) e desenvolvimento de software. Ao fazer este curso, você precisa ter alguma experiência usando Python. Sem ter um bom comando dessa linguagem de programação, você deve pelo menos conhecer o básico, incluindo tuplas, dicionários e listas. Saber funções e iterações são altamente recomendadas, juntamente com a familiaridade com NumPy.

As Pandas fornecem inúmeros métodos que ajudam tremendamente na aceleração da análise de dados e no processo de exploração. Este curso abrange muitas delas, algumas das quais com perfil e dataFrame. Como um módulo Python de código aberto, o perfil de Pandas permite que você realize a análise de dados exploratórios seguindo algumas linhas de código. Isso contribui para salvar você o trabalho a granel de visualizar ou entender a distribuição relativa de cada variável. Outro método de destaque é o Pandas DataFrame. Como uma planilha no Excel, um dataFrame é uma estrutura de dados que consiste em colunas e linhas. Você comumente utiliza dataFrames em ciência de dados, particularmente no aprendizado de máquina. Este curso será, sem dúvida, útil para os estudantes que possuem um excelente comando de Python e estão interessados em ciência de dados. Além disso, os profissionais especializados em gestão de ciência de dados com conhecimento sonoro de Python serão beneficiados com este curso.