Python for Data Science: Do Basics to Advanced

A demanda por cientistas de dados qualificados com um conhecimento sonoro de linguagens de programação está aumentando exponencialmente. Python é uma das melhores linguagens de programação de ciência de dados. Além de ser fácil de aprender e implementar, possui uma ampla gama de aplicações em desenvolvimento web e de games. Este curso ensina a programar conceitos em Python e como eles podem ser aplicados para manipular e analisar dados. Ele começa introduzindo você no ambiente de Jupyter Notebook onde você estará escrevendo seu código. Seguindo em frente, você será ensinado como usar células de marcação para adicionar imagens, texto e links para o seu código. Você aprenderá sobre variáveis, indentação e como comentar sobre seu código para que outros programadores entendam. Além disso, o curso mostra como trabalhar com diferentes tipos de dados em Python tais como listas, dicionários, conjuntos e tuplas bem como como utilizar operadoras.

Em seguida, o material explora as várias instruções de tomada de decisão em Python como as 'if afirmações', 'else statements', o 'else-if afirmações', assim como o 'para loops' e o 'enquanto loops'. As funções são uma ótima maneira de economizar tempo e esforço ao escrever programas de computador porque eles são um conjunto de instruções que podem ser usadas repetidamente para executar uma tarefa específica quando chamadas. Neste curso, você criará uma função que converte a escala de temperatura de Celsius para Fahrenheit e depois chamá-la para a execução. Os aprendentes ganharão um entendimento sobre a diferença entre a função de impressão e as declarações de retorno, bem como a palavra-chave AWS Lambda e sua sintaxe. Este curso gratuito de Python também ensina como iterar e utilizar o conceito de nesting para acessar outras funções e variáveis. Você aprenderá sobre indexação dupla e como selecionar um item específico a partir de uma lista ou dicionário.

As bibliotecas Python desempenham um papel importante na ciência de dados uma vez que ajudam a eliminar a necessidade de programas de escrita a partir do zero. A parte final concentra-se em duas bibliotecas chave Python-NumPy e Pandas-que facilita a triagem, manipulação e a análise de um conjunto de dados. O material mostra como criar e moldar uma matriz usando o NumPy e como selecionar itens a partir de um conjunto de dados utilizando as técnicas de indexação e fatiamento NumPy. As diversas funções do NumPy que atendem a diferentes finalidades serão revistas. Em seguida, o foco se desloca para Pandas, onde você ganhará uma compreensão minuciosa de como se engenheiro e examinar dados brutos. Este curso é a sua pedra piscada para uma carreira em ciência de dados, pois o acompanha através do básico da aplicação de Python para a ciência de dados.