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Curso de Data Science - Obtenção e pré-processamento de dados

Aprenda como coletar, manipular, processar e visualizar dados para extrair insights valiosos ao negócio

Nível Iniciante Categoria E mais

  • Curso com 02h03 de vídeos
  • Certificado com 8 horas
  • 12 exercícios

Sobre o curso

A Ciência de Dados ou Data Science, é uma das áreas que mais crescem nos últimos anos. Isso pelo fato de vivermos num mundo cada vez mais conectado. Por dia, milhares e milhares de dados são gerados em diferentes plataformas e por diferentes plataformas. Para conseguirmos extrair o valor que há nesses dados, é necessário que haja pessoas capacitadas para processar estes dados, limpá-los, integrá-los e aplicar matemática e estatística a fim de extrair insights valiosos ao negócio.

A proposta desse curso é apresentar os desafios que um Cientista de Dados precisa enfrentar, desde a coleta dos dados, manipulação dos dados, utilizando técnicas estatísticas e visualização de dados e limpeza e pré-processamento dos dados

A Ciência de Dados ou Data Science, é uma das áreas que mais crescem nos últimos anos. Isso pelo fato de vivermos num mundo cada vez mais conectado. Por dia, milhares e milhares de dados são gerados em diferentes plataformas e por diferentes plataformas. Para conseguirmos extrair o valor que há nesses dados, é necessário que haja pessoas capacitadas para processar estes dados, limpá-los, integrá-los e aplicar matemática e estatística a fim de extrair insights valiosos ao negócio.

A proposta desse curso é apresentar os desafios que um Cientista de Dados precisa enfrentar, desde a coleta dos dados, manipulação dos dados, utilizando técnicas estatísticas e visualização de dados e limpeza e pré-processamento dos dados

O que irá aprender?

Neste curso abordaremos de forma prática, as fases iniciais de um projeto de Data Science, desde a coleta do dado, até o pré-processamento. São vídeo aulas que apresentam as atividades que envolvem um projeto de Data Science. Também serão passados exercícios para que você possa fixar, praticar e aplicar o conteúdo aprendido no seu dia a dia.

Dentre várias outras coisas, você vai aprender:

  • Ambiente de Análise de Dados;
  • Obtenção de Dados;
  • Manipulação de Dados;
  • Visualização de Dados;
  • Pré-Processamento de Dados.

Pra quem é esse curso?

Profissionais de TI que almejam conhecer mais a respeito da Obtenção e Pré-Processamento de Dados.

Quais os pré-requisitos para esse curso?

Os pré-requisitos não são obrigatórios, são apenas sugestões. Eles dão uma base de parte do conhecimento que é interessante ter para um bom aproveitamento nesse curso.

Metodologia

  • Videoaulas
  • Texto e imagens
  • Início Imediato
  • Testes de aprendizado

Sobre o professor

Rodrigo Macedo

Rodrigo Macedo

Profissional de Tecnologia da Informação Voltado para o Data Science e Instrutor de Cursos Online. Durante alguns anos de docência, busquei ministrar disciplinas a muitos alunos do IFMA, nos últimos meses, meu objetivo tem sido levar conhecimento para outros alunos, por meio da internet, transmitindo os conhecimentos e as experiências que adquiri em minha carreira.

Conteúdo programático

  1. Ambiente e Bibliotecas

    Nessa aula vamos abordar sobre a configuração de um ambiente em Data Science. Vamos fazer uma visão geral do Jupyter Notebook e comentar como alternativa, do Google Colab.

    8 aulas
    • Apresentação do curso
    • Instalação Anaconda
    • Configuração do Ambiente
    • O código fonte do curso está no Github
    • Visão Geral Jupyter Notebook
    • Importando Bibliotecas
    • Google Colab
    • Questionário
  2. Manipulação de Dados

    Nessa aula vamos abordar sobre o dataset que trabalharemos no nosso projeto. Faremos a importação dele, vamos selecionar as colunas que utilizaremos e vamos trabalhar com medidas estatísticas e visualização de dados.

    7 aulas
    • Importando o Dataset
    • Tipos de Variáveis
    • Selecionando Colunas Dataset
    • Utilizando Medidas Estatísticas
    • Visualização de Dados
    • Visualização de Dados Interativos
    • Questionário
  3. Pré-Processamento Dados

    Nessa aula vamos abordar sobre o tratamento de dados ausentes e inconsistentes nos dados. Faremos a divisão de nossa base de ados, dentre outras tarefas.

    7 aulas
    • Tratando Dados Inconsistentes
    • Tratando Dados Ausentes
    • Divisão de Dados Dependente e Independentes
    • Escalonamento de Atributos
    • Base Treino e Teste
    • Salvando Base de Dados
    • Questionário
  4. Obtenção Dados

    Nessa aula vamos comentar sobre algumas plataformas que possuem datasets disponíveis para se trabalhar. Vamos comentar também sobre diferentes alternativas na obtenção de dados em Python.

    5 aulas
    • Repositórios de Dados
    • Importação Dados SQL
    • Importação Dados NoSQL
    • Web Scraping
    • Questionário
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