A linguagem Python serve para aplicações de business intelligence, coleta, tratamento, big data analytics e Data Science. Como começar a estudar?

Data Science: como começar com Python para Análise de Dados? Essa é a primeira videoaula Data Science na Prática que publico aqui pelo blog e também pelo YouTube trazendo alguns desafios em práticas de coleta, tratamento e análise de dados.

Com edições semanais, essa série é voltada para quem já tem alguma vivência com Business Intelligence e Data Analytics e o primeiro desafio foi feito para quem quer iniciar com a linguagem python.

Linguagem python para iniciantes

Nessa primeira videoaula, aprendemos a dar os primeiros passos com as bibliotecas do Python. Importamos as bibliotecas e módulos para aplicação de data science: pandas, numpy e matplotlib e passamos pelas seguintes etapas de tratamento de dados:

  • Aprendemos a coletar dados de uma planilha de excel com .read_excel();
  • Trouxemos as informações dos tipos de dados com .info();
  • Passamos por funções como .map(), .sample();
  • Geramos uma lista com os nomes das colunas com a função columns do pandas;
  • Entendemos as diferenças entre os tipos de dados: strings, inteiros e datetime;
  • Tratamos dados em formato de data (com to_datetime e strftime);

Acompanhe a videoaula no YouTube e aqui no blog Celso Cestaro! Se gostou do conteúdo, compartilhe. Estarei por aqui para tirar suas dúvidas portanto, pratique!

Data Science: como começar com Notebook (script) do desafio Data Science na Prática 01

O link abaixo contém o script que usamos durante a videoaula. Para baixá-lo, basta preencher o formulário com nome e e-mail e será enviado.

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Ah… e não se esqueça de comentar e compartilhar. Até o próximo post!