Python para ciência de dados: do básico ao avançado

A demanda por cientistas de dados qualificados com um sólido conhecimento 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, ele tem uma ampla gama de aplicações em desenvolvimento web e de jogos. Este curso ensina conceitos de programação em Python e como eles podem ser aplicados para manipular e analisar dados. Ele começa apresentando o ambiente do Jupyter Notebook, no qual você escreverá seu código. Continuando, você aprenderá a usar células markdown para adicionar imagens, texto e links ao seu código. Você aprenderá sobre variáveis, indentação e como comentar seu código para que outros programadores entendam. Além disso, o curso mostra como trabalhar com diferentes tipos de dados em Python, como listas, dicionários, conjuntos e tuplas, além de como usar operadores

Em seguida, o material explora as várias declarações de tomada de decisão em Python, como as 'instruções if', 'else statements', as 'else-if', bem como os 'for loops' e os 'while loops'. As funções são uma ótima maneira de economizar tempo e esforço ao escrever programas de computador, pois são um conjunto de instruções que podem ser usadas repetidamente para realizar uma tarefa específica quando solicitadas. Neste curso, você criará uma função que converte a escala de temperatura de Celsius para Fahrenheit e, em seguida, a chamará para execução. Os alunos entenderão a diferença entre a função de impressão e as declarações de retorno, bem como a palavra-chave do AWS Lambda e sua sintaxe. Este curso gratuito de Python também ensinou como iterar e usar o conceito de aninhamento para acessar outras funções e variáveis. Você aprenderá sobre indexação dupla e como selecionar um item específico de uma lista ou dicionário

As bibliotecas Python desempenham um papel importante na ciência de dados, pois ajudam a eliminar a necessidade de escrever programas do zero. A parte final se concentra em duas bibliotecas principais do Python - NumPy e Pandas - que facilitam a classificação, a 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 de um conjunto de dados usando as técnicas de indexação e fatiamento do NumPy. As várias funções do NumPy que servem a diferentes propósitos serão revisadas. Em seguida, o foco muda para o Pandas, onde você obterá uma compreensão completa de como projetar e examinar dados brutos. Este curso é o ponto de partida para uma carreira em ciência de dados, pois mostra os fundamentos da aplicação do Python à ciência de