Com este Programa avançado 100% online, você irá adquirir uma base sólida no uso do Python para ciência e análise de dados, incluindo a configuração de ambientes de desenvolvimento e o uso de bibliotecas essenciais" 

A Análise de Dados com Python é indispensável nos negócios e na ciência devido, primeiramente, às suas bibliotecas especializadas, como Pandas, NumPy e Matplotlib, que fornecem uma plataforma robusta e versátil para manipular, visualizar e analisar dados com eficiência. Além disso, a comunidade atuante de Python contribui constantemente com novas bibliotecas e recursos, acompanhando as tendências da análise de dados. 

Assim nasceu este Programa avançado, que oferece um amplo plano de estudos voltado para o desenvolvimento de competências essenciais para o gerenciamento e a análise eficientes de dados. Dessa forma, o profissional se concentrará nos fundamentos, abordando desde variáveis e tipos de dados até estruturas de controle e melhores práticas de codificação. 

Além disso, o cientista da computação aprenderá sobre estruturas de dados e funções avançadas, manipulação de arquivos e técnicas de modelagem em Python. Nesse contexto, será enfatizada a aplicação prática de estruturas, como conjuntos e dicionários, juntamente com o manuseio de funções e o processamento eficiente de arquivos. Sem deixar de lado o uso avançado de NumPy, Pandas e Matplotlib, fornecendo habilidades avançadas na manipulação de arrays, o manuseio eficiente de dados estruturados e técnicas avançadas de visualização. 

E, para concluir, o conteúdo abordará o gerenciamento avançado de dados com NumPy e Pandas, com foco em estratégias de otimização de desempenho e armazenamento. O curso abordará o carregamento e o armazenamento de dados a partir de diversas fontes, estratégias avançadas de limpeza e transformação, bem como a análise de séries temporais e dados complexos. 

A TECH fornecerá aos especialistas um curso flexível, o que permitirá mais autonomia para que eles possam gerenciar o tempo de participação, facilitando a conciliação das responsabilidades do dia a dia, sejam elas pessoais ou profissionais. Esse método se baseia na metodologia Relearning, que consiste na reiteração de conceitos-chave para melhorar a assimilação do conteúdo. 

Você dominará a Análise de Dados com Python, simplificando o processo de análise e melhorando a qualidade e a interpretação das informações, proporcionando às empresas uma vantagem competitiva significativa"   

Este Programa avançado de Análise de Dados com Python conta com o conteúdo mais completo e atualizado do mercado. Suas principais características são:

• O desenvolvimento de casos práticos apresentados por especialistas em Análise de Dados. com Python 
• O conteúdo gráfico, esquemático e extremamente útil, fornece informações teórica e práticas sobre as disciplinas fundamentais para o exercício da profissão 
• Exercícios práticos onde 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 

De operações básicas a técnicas avançadas de visualização, você irá adquirir as habilidades necessárias para realizar análises avançadas de dados e visualizações eficazes. O que você está esperando para se matricular?"   

O corpo docente do curso conta com profissionais do setor, que transferem toda a experiência adquirida ao longo de suas carreiras para esta capacitação, 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 se aprofundará no gerenciamento avançado de dados com NumPy e Pandas, enfatizando as estratégias de otimização de desempenho e armazenamento, graças aos recursos didáticos de ponta de tecnologia e educação"

Escolha a TECH! Você abordará aspectos fundamentais, como variáveis e estruturas de controle, além de técnicas avançadas, como o uso de IPython e Jupyter Notebooks"

O conteúdo foi cuidadosamente desenvolvido, desde os fundamentos essenciais até as técnicas avançadas, para que os profissionais adquiram habilidades robustas em Python. Por meio da imersão em bibliotecas vitais, como NumPy, Pandas e Matplotlib, os alunos não só adquirem habilidades técnicas, mas também desenvolvem a capacidade de abordar desafios complexos com criatividade e confiança. Nesse sentido, o programa também buscará desenvolver uma mentalidade analítica, incentivar práticas recomendadas e proporcionar aos alunos uma compreensão abrangente de como aplicar essas habilidades em cenários do mundo real. 

Aprofunde-se no fascinante mundo da Análise de Dados com Python e adquira as ferramentas e o conhecimento necessário para se destacar em uma era impulsionada por dados"  

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 

Módulo 2. Estruturas de dados e funções em Python 

2.1. Conjuntos em Python 

2.1.1. Operações e métodos 
2.1.2. Diferenças e aplicação prática 
2.1.3. Iteração e compreensão 

2.2. Dicionários e seu uso em Python 

2.2.1. Criação e manipulação de dicionário 
2.2.2. Acesso e gerenciamento de dados 
2.2.3. Padrões e técnicas avançadas 

2.3. Entendimento de listas e dicionários em Python 

2.3.1. Sintaxe e exemplos 
2.3.2. Eficiência e legibilidade 
2.3.3. Aplicações práticas 

2.4. Funções de dados em Python 

2.4.1. Criação de funções 
2.4.2. Escopo e espaço de nomes 
2.4.3. Funções anônimas e Lambda 

2.5. Argumentos de função e retorno de valores em Python 

2.5.1. Argumentos posicionais e nomeados  
2.5.2. Valores de retorno múltiplos 
2.5.3. Argumentos variáveis e palavras-chave 

2.6. Funções Lambda e funções de ordem superior em Python 

2.6.1. Uso das funções Lambdas 
2.6.2. Funções Map, Filter e Reduce 
2.6.3. Aplicações em processamento de dados 

2.7. Tratamento de arquivos Python 

2.7.1. Leitura e escrita de arquivos 
2.7.2. Tratamento de arquivos binários e de texto 
2.7.3. Boas práticas e tratamento de exceções 

2.8. Leitura e escrita de arquivos de texto e binários em Python 

2.8.1. Formatos de arquivo e codificação 
2.8.2. Manuseio de arquivos grandes 
2.8.3. Serialização e desserialização (JSON, pickle) 

2.9. Contextos e operações com arquivos 

2.9.1. Uso do gerenciador de contexto(with) 
2.9.2. Técnicas de processamento de arquivos 
2.9.3. Segurança e tratamento de erros 

2.10. Bibliotecas de modelagem em Python 

2.10.1. Scikit-learn 
2.10.2. TensorFlow 
2.10.3. PyTorch 

Módulo 3. Gerenciamento de dados em Python com NumPy e Pandas 

3.1 Criação e manipulação de Arrays em NumPy 

3.1.1. NumPy 
3.1.2. Operações básicas com Arrays 
3.1.3. Manipulação e transformação de Arrays 

3.2. Operações vetorizadas com Arrays 

3.2.1. Vetorização 
3.2.2. Funções universais (ufunc) 
3.2.3. Eficiência e desempenho 

3.3. Indexação e segmentação no NumPy 

3.3.1. Acesso a elementos e Slicing 
3.3.2. Indexação avançada e booleana 
3.3.3. Reordenação e seleção 

3.4. Pandas Series e DataFrames 

3.4.1. Pandas 
3.4.2. Estruturas de dados no Pandas 
3.4.3. Manipulação de DataFrames 

3.5. Indexação e seleção no Pandas 

3.5.1. Acesso a dados em série e DataFrames 
3.5.2. Métodos de seleção e filtragem 
3.5.3. Uso de loc e iloc 

3.6. Operações com Pandas 

3.6.1. Operações aritméticas e alinhamento 
3.6.2. Funções de agregação e estatísticas 
3.6.3. Transformações e aplicação de funções 

3.7. Manipulação de dados incompletos no Pandas 

3.7.1. Detecção e tratamento de valores nulos 
3.7.2. Preenchimento e exclusão de dados incompletos 
3.7.3. Estratégias para lidar com dados incompletos 

3.8. Funções e aplicações do Pandas 

3.8.1. Concatenação e mescla de dados 
3.8.2. Agrupamento e agregação (groupby) 
3.8.3. Pivot Tables e Crosstabs 

3.9. Visualização com Matplotlib 

3.9.1. Matplotlib 
3.9.2. Criação e personalização de gráficos 
3.9.3. Integração com Pandas 

3.10. Personalização de gráficos no Matplotlib 

3.10.1. Estilos e configurações 
3.10.2. Gráficos avançados (scatter, bar, etc.) 
3.10.3. Criação de visualizações complexas 

Módulo 4. Técnicas avançadas e aplicações práticas do NumPy e Pandas 

4.1. Carregamento de dados de diferentes fontes 

4.1.1. Importação de CSV, Excel e bancos de dados 
4.1.2. Leitura de dados de APIs e Web 
4.1.3. Estratégias de gerenciamento de big data 

4.2. Armazenamento de dados em Python 

4.2.1. Exportação para diferentes formatos 
4.2.2. Eficiência de armazenamento 
4.2.3. Segurança e privacidade de dados 

4.3. Estratégias de limpeza de dados em Python 

4.3.1. Identificação e correção de inconsistências 
4.3.2. Normalização e transformação de dados 
4.3.3. Automação de processos de limpeza 

4.4. Transformação avançada de dados no Pandas 

4.4.1. Técnicas de manipulação e processamento 
4.4.2. Combinação e reestruturação de DataFrames 
4.4.3. Uso de expressões regulares no Pandas 

4.5. Combinação de DataFrames no Pandas  

4.5.1. Merge, Join e concatenação 
4.5.2. Gerenciamento de conflitos e fatores-chave 
4.5.3. Estratégias de combinação eficientes 

4.6. Transformação avançada e pivotamento de dados no Pandas  

4.6.1. Pivot e Melt 
4.6.2. Técnicas de Reshape e transposição 
4.6.3. Aplicações em análise de dados 

4.7. Séries temporais no Pandas  

4.7.1. Gerenciamento de data e hora 
4.7.2. Resampling e Window Functions 
4.7.3. Análise de tendências e sazonalidade 

4.8. Gerenciamento avançado de índices no Pandas  

4.8.1. Índices multiníveis e hierárquicos  
4.8.2. Seleção e manipulação avançada 
4.8.3. Otimização de consultas 

4.9. Estratégias de otimização de desempenho 

4.9.1. Melhorias na velocidade e na eficiência 
4.9.2. Uso de Cython e Numba 
4.9.3. Paralelização e processamento distribuído 

4.10. Projetos práticos de manipulação de dados 

4.10.1. Desenvolvimento de exemplos de usos reais 
4.10.2. Integração de técnicas de Python 
4.10.3. Estratégias para resolver problemas complexos de dados

Este programa representa não só um investimento em conhecimento, mas uma oportunidade única de transformar todo o seu potencial por meio da capacitação em um Programa avançado"