Visão Geral

Curso Python Beginner/Cursos de Python para Iniciante

Aprenda o básico da programação Python

Python é uma linguagem de programação muito versátil, ampla em sua aplicação devido à sua simplicidade e poder. Embora o Python possa ser usado para tudo, desde o desenvolvimento de sites até a programação de robôs, nossos cursos se concentram no uso do Python para análise de dados.

Nosso curso Python para iniciantes se concentra nos fundamentos do trabalho com Python para análise de dados. Apresentamos o Anaconda e o JupyterLab e os fundamentos da sintaxe do Python. Você aprenderá como trabalhar com objetos em Python, acessar e manipular dataframes, como usar funções e métodos e criar visualizações básicas.

Objetivo

Após realizar este Curso Python Beginner voê será capaz de:

• Criação e gerenciamento de ambientes no Anaconda
• Instalando pacotes em ambientes conda
• Trabalhando no JupyterLab e com Jupyter Notebooks
• Criando arquivos básicos de remarcação
• Criando e manipulando objetos
• Usando funções e métodos
• Criando visualizações básicas de dados

Pre-Requisitos

• Não há pré-requisitos específicos para o curso.
• Destina-se a quem nunca usou Python antes.

Materiais

Conteúdo Programatico

Introduction

1. Introduction to Python
2. Introduction to Anaconda and JupyterLab
3. The Python Standard Library

Installing Python

1. Anaconda
2. JupyterLab
3. Installing additional packages

Anaconda and JupyterLab

1. Using Anaconda
2. Working with environments
3. Launching JupyterLab
4. Working in JupyterLab
5. Using Jupyter Notebooks
6. Basics of running code
7. Markdown
8. Shutting down kernels and the Jupyter Server

Using Python as a Calculator

1. Arithmetic operators
2. Relational operators
3. Logical operators

The Python Standard Library

1. Built-in functions
2. Other functions in the standard library

Working with Objects

1. Objects in Python
2. What are objects?
3. Creating variables
4. Naming rules
5. Naming conventions for variables

Data Types and Structures

1. Built-in data types
2. Built-in data structures
3. Tuples, lists, ranges and dictionaries
4. Pandas Series and DataFrames
5. Which data structure should I use?
6. Pandas DataFrame
7. Attributes
8. Methods

Pandas functions

1. Creating DataFrames
2. Importing data into a DataFrame
3. Uploading data in JupyterLab

Accessing data within DataFrames

1. Accessing specific rows
2. Accessing specific columns
3. Accessing data subsets by name or position

Manipulating DataFrames

1. Making changes in place
2. Renaming columns and rows
3. Replace a single value
4. Replace multiple values
5. Add data to a DataFrame
6. Remove rows or columns
7. Filter based on condition
8. Sort data

Working with data in DataFrames

1. Calculating summary statistics

Evaluation in Python

1. Order of operations

Evaluation with Numpy

1. Vectorised arithmetic
2. Vectorised functions
3. Broadcasting
4. Creating new columns with vectorised arithmetic and functions

Functions vs Methods

1. What is a function?
2. Syntax for using functions in Python
3. Syntax for using methods in Python
4. Parameters and arguments
5. Getting help with a function
6. Overview of help documentation

Exporting Data

1. Export data to csv file

Basic Data Visualisation

1. Matplotlib
2. Create a scatterplot
3. Create a linechart
4. Add text
5. Add a legend
6. Exporting plots

Notebook to Markdown

1. View your completed Notebook as a rendered Markdown file