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  • Matrícula
  • 10 Semanas
  • Presencial
  • Certificado
Python se tornou uma das linguagens de programação mais úteis e amplamente utilizadas por desenvolvedores de software e cientistas de dados. Um dos principais motivos pelos quais é popular como linguagem de programação é que é uma ótima maneira de aprender a codificar. Ele é lido quase como um inglês normal e possui muitos recursos que permitem que você escreva tarefas complexas de forma muito simples.

O design do Python é baseado nos princípios de elegância, simplicidade, legibilidade. Suas enormes bibliotecas são usadas para manipulação de dados e são fáceis de aprender para qualquer pessoa que queira levar suas habilidades de análise de dados para o próximo nível. Onde Python se diferencia de outras linguagens de programação é na área de Data Analytics, AI e Machine Learning. Como o Python vem com muitas bibliotecas integradas, ele fornece uma grande variedade de funcionalidades adicionais para programadores, analistas de dados e cientistas de dados. Também com o surgimento da Internet das Coisas, Python alcançou o topo das linguagens de programação que foram adotadas para oferecer suporte a dispositivos como Raspberry Pi e Bluetooth.

Empresas como Google, Dropbox e Instagram dependem muito do Python; Python tem sido usado para fortalecer a infraestrutura interna do Google e na construção de aplicativos como o YouTube. Um dos melhores recursos do Python é que ele é uma linguagem de código aberto. Isso significa que qualquer um pode adicionar funções existentes do Python. Na verdade, a cada dia as empresas apresentam seu próprio conjunto de estruturas e funções que as ajudam a cumprir uma meta com mais rapidez e, ao mesmo tempo, auxiliam outros desenvolvedores e analistas de dados que compartilham a plataforma.
1 000,00 €

Conteúdo Programático:

Este é um curso prático interativo em Python e Jupyter Notebooks 

No final deste curso os alunos terão: 

  • Uma compreensão fundamental da programação e das diferentes técnicas e linguagens usadas para programar.
  • Uma base sólida em programação procedural usando Python.
  • Uma compreensão fundamental da Programação Orientada a Objetos Python. 
  • Um conhecimento sólido das principais bibliotecas usadas para análise de dados, [NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn].
  • Conhecimento prático de como importar, filtrar, manipular e salvar dados em arquivos CSV. 
  • Capacidade de usar as ferramentas relevantes para produzir dados em formato tabular e gráfico. 
  • Reconheça o poder dos Notebooks Jupyter para realizar, relatar e demonstrar análises de dados sofisticadas e complexas.

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