Destinatários:
Requisitos
Projeto:
Benefícios
Objetivos gerais
- Instalar e organizar o ambiente de desenvolvimento.
- Elaborar pequenos scripts em Python.
- Utilizar módulos e bibliotecas.
- Implementar testes unitários.
- Proceder à importação e execução de queries às tabelas de dados.
- Executar operações básicas sobre os dados.
- Executar operações de limpeza de dados.
- Executar operações de transformação de dados e criação de variáveis.
- Analisar e visualizar as relações entre variáveis.
- Preparar e partilhar conhecimento baseado em dados.
- Criar gráficos personalizados interativos e estáticos.
Curso Financiado
Este curso é financiado por entidades e planos governamentais.
Conteúdo programático
Machine Learning com Python - Introdução
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• Introdução ao Python;
• Anaconda e ambientes de desenvolvimento;
• Utilizações de Python;
• Conceitos genéricos de programação em Pyhton;
• Bibliotecas;
• Projeto de programação; -
• Introdução às bibliotecas para análise de dados;
• Pandas;
• NumPy;
• Scikit-Learn;
• Projeto de preparação e pré-processamento de dados; -
• Objetivos e tarefas da visualização de dados;
• Exemplos históricos de visualização de dados;
• Princípios da visualização de dados;
• Exemplos práticos da aplicação dos princípios de visualização;
• Matplotlib;
• Seaborn;
• Visualização de dados em time series;
• Visualizações de dados interativas;
• Visualização de dados geoespaciais;
• Dashboarding;
• Storytelling - enquadramento de um problema através de visualização de dados;
• Projeto de visualização de dados.