Visão Geral

Neste Curso Python Data Wrangling , você aprenderá como usar Python para extrair/transformar dados de várias fontes, incluindo grandes cofres de banco de dados e tabelas financeiras do Excel.

Você também explorará insights sobre por que deve evitar métodos tradicionais de limpeza de dados, como feito em outras linguagens, e aproveitar as vantagens das funções especializadas do NumPy e do Pandas

O que é “disputa de dados”?

• A organização de dados consiste na ingestão, limpeza e unificação de fontes de dados brutos em um formato para análise mais acessível.

Objetivo

Após realizar este Curso Python Data Wrangling com êxito você será capaz de:

• Extraia e analise dados de várias fontes.
• Transforme e limpe dados usando Numpy e Pandas.
• Resuma e visualize dados com Matplotlib. 
• Leia dados HTML , XML e JSON de recursos da Internet.    
• Pesquise e filtre conjuntos de dados.
• Aplique ferramentas e técnicas Python para processar conjuntos de dados com eficiência.
• Continue aprendendo e enfrente novos desafios com treinamento individual de instrutor após o curso.

Publico Alvo

• Este Curso Python Data Wrangling, é para analistas e cientistas de dados que desejam utilizar Python para extrair de várias fontes e prepará-lo para modelagem de aprendizado de máquina.

Pre-Requisitos

• Você deve conhecer os fundamentos do Python, incluindo estruturas de dados, importação e uso de módulos, criação de funções e uso da plataforma Jupyter Notebook.

Materiais

Conteúdo Programatico

Introduction to Data Structure Using Python

In this module, you will learn about the following:

1. Python for Data Wrangling
2. Lists, Sets, Strings, Tuples, and Dictionaries

Advanced Operations on Built-In Data Structure

In this module, you will learn about the following:

1. Advanced Data Structures
2. Basic File Operations in Python

Introduction to NumPy, Pandas, and Matplotlib

In this module, you will learn about the following: 

1. NumPy Arrays 
2. Pandas DataFrames 
3. Statistics and Visualization with NumPy and Pandas 
4. Using NumPy and Pandas to Calculate Basic Descriptive Statistics on the DataFrame 

Deep Dive into Data Wrangling with Python

In this module, you will learn about the following: 

1. Subsetting, Filtering, and Grouping 
2. Detecting Outliers and Handling Missing Values 
3. Concatenating, Merging, and Joining 
4. Useful Methods of Pandas 

Getting Comfortable with Different Data Sources

In this module, you will learn about the following: 

1. Reading Data from Different Text-Based (and Non-Text-Based) Sources 
2. Introduction to BeautifulSoup4 and Web Page Parsing 

Learning the Hidden Secrets of Data Wrangling

In this module, you will learn about the following: 

1. Advanced List Comprehension and the zip function 
2. Data Formatting 

Advanced Web Scraping and Data Gathering

In this module, you will learn about the following: 

1. Basics of Web Scraping and BeautifulSoup libraries 
2. Reading Data from XML 

RDBMS and SQL

In this module, you will learn about the following:

1. Refresher of RDBMS and SQL
2. Using an RDBMS (MySQL/PostgreSQL/SQLite)

Application in Real Life and Conclusion of Course

In this module, you will learn about the following:

1. Applying Your Knowledge to a Real-life Data Wrangling Task
2. An Extension to Data Wrangling