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Voltar Formação Online - Pós Laboral

Machine Learning com Python - Introdução

Início 07/09/2026
Fim 04/11/2026
Horário 19:00 - 23:00
Duração 100h
Regime Online
Este curso visa dotar os formandos de competências fundamentais na área da programação e desenvolvimento de soluções informáticas. Ao longo da formação serão abordados os fundamentos da linguagem Python, a criação e organização de código, bem como a utilização de estruturas de controlo, funções e módulos. Serão ainda desenvolvidas capacidades de resolução de problemas através da programação e de implementação de pequenas aplicações.

Destinatários:

Ativos empregados com o 12º ano.

Requisitos

Computador com microfone, câmara e acesso à Internet.

Projeto:

Formações Modulares

Benefícios

Consulte aqui os beneficios inerentes a este curso.

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

Nesta ação de formação, iremos apresentar um conjunto de conteúdos que proporcionarão aos formandos a oportunidade de adquirir competências essenciais para o seu desenvolvimento. Saiba aqui quais as temáticas que irão ser abordadas.

Machine Learning com Python - Introdução

  • • 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.