Potencialize suas análises
com a Biblioteca Pandas
Curso Pandas Python Online
Acesso por 1 ano às videoaulas Exercícios de fixação Vídeo respostas
4x de R$47,25
À vista: R$189,00
Formas de pagamento:
Videoaulas de alta qualidade
Agilidade no aprendizado
Agilidade no aprendizado
Desafios Práticos de Fixação
“A Harve se propõe a ensinar, desde iniciantes até pessoas mais avançadas, mesclando diversas áreas de atuação. A mesma experiência de networking que se encontra em um MBA, também é vivenciado na Harve, uma vez que temos uma galera formada de diversos setores.”
Lucas Roberto Sawa
Aluno Harver
“Escolhi o curso que oferecesse a melhor ementa para o que eu esperava aperfeiçoar. Sinto que nesse sentido a Harve seja a melhor instituição no momento, principalmente por ofertar aulas remotas neste período e ter a possibilidade de rever as aulas e conteúdos sempre que necessário.”
Brendha Lima
Aluna Harver
“O que me encantou na Harve foi a metodologia, pesquisei muitas escolas e fui criterioso na escolha e não me arrependo. A Harve é focada no aprendizado real dos alunos, com aulas ao vivo, professores ávidos por dúvidas. Sem dúvida o curso de Python na Harve foi uma maratona de aprendizado. Pude aprender Programação Orientada a Objetos (POO), melhorar minhas técnicas de análise de dados e aprender um pouco sobre o framework Django (que era o meu objetivo com o curso). “
Diego Seguro
Aluno Harver
Ementa do Curso Pandas Python Online da Harve
Grade cuidadosamente selecionada em uma sequência perfeita para o aprendizado
Porque Pandas
Objetivo: Apresentar os conceitos base e as vantagens na utilização da Biblioteca Pandas.
Instalação e Importação da Biblioteca
Objetivo: Aprenda a efetuar a importação e instalação da biblioteca dentro da sua aplicação Python.
Criando as Principais Estruturas
Objetivo: Apresentação das principais estruturas e como elas funcionam dentro da biblioteca.
Inserindo Item com Append
Objetivo: Conceito e aplicação de registros em um Data Frame.
Inspeção do Conjunto
Objetivo: Dominar a inspeção de dados para entender cenários e contextos de cada dado.
Inspeção da Coluna
Objetivo: Conceito de atribuição de dados a colunas para manipulação com funções específicas.
Inspeção de Conteúdo
Objetivo: Apresentação de funções para investigação de dados.
Atribuição de Dados
Objetivo: Apresentação de modelos de atribuição de dados.
Filtros
Objetivo: Conceitos e aplicação de filtros utilizando a biblioteca Pandas.
Filtros Usando And, Or e Not
Objetivo: Conceitos para utilização de filtros com os operadores lógicos And, Or e Not.
Inserção de Informações
Objetivo: Utilizando métodos para adição de dados com a biblioteca Pandas.
Dados Faltantes e Duplicados
Objetivo: Apresentação do tratamento de dados faltantes ou duplicados com a Biblioteca Pandas.
Resumo Estatístico
Objetivo: Utilizar a Biblioteca Pandas para obter informações estatísticas sobre um conjunto de dados.
Agrupamento
Objetivo: Apresentar visualização de dados reagrupados com a biblioteca Pandas.
Visualização de Dados
Objetivo: Utilizar a biblioteca Pandas para gerar gráficos de visualização de dados.
Salvando Dados
Objetivo: Aprender a salvar dados e resultados para utilização posterior ou disponibilização de dados.
Importando Dados
Objetivo: Apresentação de métodos para importar os dados via biblioteca Pandas.
Videoaulas curtas + exercícios de fixação
A cada vídeo curto de 3 a 5 minutos você terá um “stop” com um exercícios de fixação para assimilar e colocar os conhecimentos adquiridos à prova enquanto estão frescos na mente. Isso garante muito mais absorção e entendimento do conteúdo.
Vídeo-respostas dos exercícios
Depois de ter feito o exercício de fixação, você poderá ver um vídeo do facilitador Harve explicando como resolver corretamente o desafio.
Assista a um trecho de uma das videoaulas do curso Pandas Python Online da Harve
Facilitadores Harve que ajudaram na montagem do Curso Pandas Python Online Harve
Licenciado em Física e estudante de Ciência da Computação. Experiências como instrutor de informática básica (Centro Social Betesda / SEST Senat), revisor de conteúdo (Revista Polyteck), analista de crédito (Mooz/Grupo Boticário) e atualmente trabalhando como desenvolvedor na Celero.
Formado em Engenharia Eletrônica pela UTFPR, Especialização em Sistemas Embarcados e IoT para UP. Atualmente sou mestrando no programa de engenharia elétrica e informática industrial pela UTFPR. Trabalhei no projeto P&D da Copel com a UTFPR com monitoramento de plantas fotovoltaicas, utilizando plataforma LabVIEW, MATLAB, linguagem python e SQL. Atualmente atuo na área de TI na empresa Wise Systems. Realizei projeto de desenvolvimento de Front-end em Angular, similaridade de imagens com Python e Insight Engine com Java.
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Exercícios de fixação
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