Você dominará as ferramentas de desenvolvimento integrado mais avançadas para facilitar a criação de códigos com este abrangente programa da TECH”

As empresas reconhecem cada vez mais a importância de tomar decisões informadas com base em dados. Nesse sentido, o Processamento de dados e Big Data com Python é uma ferramenta valiosa para analisar dados e extrair informações significativas que apóiem decisões estratégicas. Além disso, esses instrumentos ajudam as empresas a identificar ineficiências em suas operações, levando à otimização e à economia de recursos. Assim, esses recursos revelam padrões, tendências e relacionamentos que não são óbvios à primeira vista. Isso pode impulsionar a inovação e a descoberta em uma ampla variedade de campos, desde a medicina até a pesquisa científica. 

Consciente dessa importância, a TECH lançou um programa pioneiro que se aprofunda na configuração do ambiente de desenvolvimento usando Python. O plano de estudos abordará detalhadamente o controle de fluxo, levando em conta as estruturas de controle condicional. Ao mesmo tempo, o conteúdo do programa analisará as funções e a modularidade dessa linguagem de programação com base em parâmetros, argumentos e valores de retorno. Além disso, o Curso fornecerá aos alunos os principais recursos para análise de dados, incluindo ferramentas IPython e Jupyter Notebooks. O material didático também incentivará os alunos a apresentarem propostas inovadoras para se destacarem em um setor de TI que oferece diversas oportunidades. 

Vale ressaltar que, para isso, os alunos terão à disposição uma plataforma 100% online e diversos recursos multimídia (como resumos interativos, estudos de caso, infográficos etc.). Somado a isso, a metodologia Relearning da TECH irá promover o desenvolvimento de competências e o domínio de conceitos complexos de forma mais rápida, eficiente e flexível. Tudo isso por meio de um programa que não tem horários fixos para que cada aluno possa escolher quando e onde irá se dedicar ao Curso.  

Graças à revolucionária metodologia Relearning, você integrará todo o conhecimento de forma otimizada para alcançar com sucesso os resultados que está buscando”

Este Curso de Processamento de Dados e Big Data com Python conta com o conteúdo mais completo e atualizado do mercado. Suas principais características são:

• O desenvolvimento de estudos de caso apresentados por especialistas em desenvolvimento em Python
• O conteúdo gráfico, esquemático e extremamente útil, fornece informações teórica e práticas sobre as disciplinas fundamentais para a prática profissional
• Exercícios práticos em que o processo de autoavaliação é realizado para melhorar a aprendizagem
• Destaque especial para as metodologias inovadoras 
• Aulas teóricas, perguntas a especialistas, fóruns de discussão sobre temas controversos e trabalhos de reflexão individual
• Disponibilidade de acesso a todo o conteúdo a partir de qualquer dispositivo, fixo ou portátil, com conexão à Internet

Você se aprofundará nos Jupyter Notebooks para carregar, limpar, explorar e analisar dados de forma interativa”

A equipe de professores do programa inclui profissionais do setor que trazem para esta capacitação a experiência do seu trabalho, além de especialistas reconhecidos de sociedades de referência e universidades de prestígio.

O conteúdo multimídia, desenvolvido com a mais recente tecnologia educacional, permitirá ao profissional uma aprendizagem contextualizada, ou seja, realizada através de um ambiente simulado, proporcionando uma capacitação imersiva e programada para praticar diante de situações reais.

A estrutura deste programa se concentra na Aprendizagem Baseada em Problemas, através da qual o profissional deverá resolver as diferentes situações de prática profissional que surgirem ao longo do Curso acadêmico. Para isso, contará com a ajuda de um inovador sistema de vídeo interativo realizado por especialistas reconhecidos.  

Você aplicará as estratégias mais eficazes de teste e depuração para garantir que os aplicativos funcionem corretamente e não apresentem erros”

Você alcançará seus objetivos graças às ferramentas didáticas da TECH, que incluem vídeos explicativos e resumos interativos”

Este programa fornecerá aos alunos habilidades avançadas no tratamento e na análise de dados com o Phyton. O Curso abordará desde o uso dessa linguagem de programação na ciência da análise até a configuração do ambiente de desenvolvimento para ambientes virtuais. Além disso, se aprofundará em aspectos como operadores, bubles e compreensões de lista. O conteúdo didático também fornecerá recursos para análise de dados, incluindo IPython e Jupyter Notebooks. Os alunos irão adquirir as habilidades e o conhecimento necessários para trabalhar de forma eficiente com as informações em Python para encarar desafios reais no mundo do Big Data.

Um Curso que ampliará seus horizontes profissionais para que você possa concorrer entre os melhores do setor de TI”

Módulo 1. Processamento de Dados e Big Data com Python

1.1. Uso de Python em dados

1.1.1. Python em ciência e análise de dados
1.1.2. Bibliotecas de dados essenciais
1.1.3. Aplicações e exemplos

1.2. Configuração do ambiente de desenvolvimento com Python

1.2.1. Instalação de Python e ferramentas 
1.2.2. Configurações de ambientes virtuais
1.2.3. Ferramentas de Desenvolvimento Integrado (IDE)

1.3. Variáveis, tipos de dados e operadores em Python

1.3.1. Variáveis e tipos de dados primitivos
1.3.2. Estruturas de dados
1.3.3. Operadores aritméticos e lógicos

1.4. Controle de fluxo: Condicionais e loops

1.4.1. Estruturas de controle condicionais (if, else, elif)
1.4.2. Bucles (for, while) e controle de fluxo
1.4.3. Compreensões de listas e expressões generativas

1.5. Funções e modularidade com Python

1.5.1. Uso de funções
1.5.2. Parâmetros, argumentos e valores de retorno
1.5.3. Modularidade e reutilização de código

1.6. Tratamento de erros e exceções com Python

1.6.1. erros e exceções
1.6.2. Tratamento de exceções com try-except
1.6.3. Criação de exceções personalizadas

1.7. Ferramenta IPython

1.7.1. Ferramenta IPython
1.7.2. Uso do IPython para análise de dados
1.7.3. Diferenças com o interpretador padrão do Python

1.8. Jupyter Notebooks

1.8.1. Jupyter Notebooks
1.8.2. Uso de notebooks para análise de dados
1.8.3. Publicação de notebooks Jupyter

1.9. Melhores práticas de codificação em Python

1.9.1. Estilo e convenções (PEP 8)
1.9.2. Documentação e comentários
1.9.3. Estratégias de teste e depuração

1.10. Recursos e comunidades Python

1.10.1. Recursos online e documentação
1.10.2. Comunidades e fóruns
1.10.3. Aprendizagem e atualização em Python

Uma programa universitário sem horários fixos e com um plano de estudos disponível desde o primeiro dia. Defina seu próprio ritmo de aprendizagem!”