Pular para o conteúdo principal
InícioPythonTipos de dados em Python

Tipos de dados em Python

Consolide e amplie seu conhecimento de tipos de dados Python como listas, dicionários e tuplas para resolver problemas de Data Science.

Comece O Curso Gratuitamente
4 horas15 vídeos47 exercícios
67.783 aprendizesTrophyDeclaração de Realização

Crie sua conta gratuita

GoogleLinkedInFacebook

ou

Ao continuar, você aceita nossos Termos de Uso, nossa Política de Privacidade e que seus dados são armazenados nos EUA.
GroupTreinar 2 ou mais pessoas?Experimente o DataCamp For Business

Amado por alunos de milhares de empresas


Descrição do Curso

Você já tem conhecimentos básicos de programação em Python, mas está ansioso por mais? Então, este é o curso para você. Aqui, você consolidará e praticará seus conhecimentos sobre listas, dicionários, tuplas, conjuntos e datas e horários. Você verá sua relevância ao trabalhar com muitos dados reais e como aproveitar vários deles em conjunto para resolver problemas de várias etapas, incluindo um estudo de caso estendido usando dados de trânsito da área metropolitana de Chicago. Você também aprenderá a usar muitos dos objetos do módulo Python Collections, o que permitirá que você armazene e manipule seus dados para diversas finalidades. Depois de fazer este curso, você estará pronto para enfrentar muitos desafios de dados com a Python.
Para Empresas

GroupTreinar 2 ou mais pessoas?

Obtenha acesso à biblioteca completa do DataCamp, com relatórios, atribuições, projetos e muito mais centralizados
Experimente O DataCamp for BusinessPara uma solução sob medida , agende uma demonstração.

Nas seguintes faixas

Desenvolvedor associado de Python

Ir para a trilha

Fundamentos de programação Python

Ir para a trilha
  1. 1

    Tipos fundamentais de dados de sequência

    Gratuito

    Este capítulo apresentará a você os tipos de dados fundamentais do Python: listas, conjuntos e strings. Esses contêineres de dados são essenciais, pois fornecem a base para o armazenamento e o looping de dados ordenados. Para tornar as coisas mais interessantes, você aplicará o que aprendeu sobre esses tipos para responder a perguntas sobre o conjunto de dados de nomes de bebês de Nova York!

    Reproduzir Capítulo Agora
    Introdução e listas
    50 xp
    Manipulação de listas para diversão e lucro
    100 xp
    Fazer looping em listas
    100 xp
    Conheça as tuplas
    50 xp
    Uso do tipo de dados
    50 xp
    Usando e desempacotando tuplas
    100 xp
    Criar tuplas por acidente
    100 xp
    Cordas
    50 xp
    Literais de strings formatadas (strings "f")
    100 xp
    Combinação de várias cadeias de caracteres
    100 xp
    Localizar cadeias de caracteres em outras cadeias de caracteres
    100 xp
  2. 2

    Dicionários - A raiz do Python

    Na raiz de tudo o que é Python está um dicionário. Aqui, você aprenderá a usá-los para lidar com segurança com dados que podem ser visualizados de várias maneiras para responder a ainda mais perguntas sobre o conjunto de dados New York Baby Names. Você explorará como percorrer os dados em um dicionário, acessar dados aninhados, adicionar novos dados e apreciar todos os recursos maravilhosos dos dicionários Python.

    Reproduzir Capítulo Agora
Para Empresas

GroupTreinar 2 ou mais pessoas?

Obtenha acesso à biblioteca completa do DataCamp, com relatórios, atribuições, projetos e muito mais centralizados

Nas seguintes faixas

Desenvolvedor associado de Python

Ir para a trilha

Fundamentos de programação Python

Ir para a trilha

conjuntos de dados

Baby namesChicago crimeCTA daily station totalsCTA daily summary totals

colaboradores

Collaborator's avatar
Hugo Bowne-Anderson
Collaborator's avatar
Yashas Roy

pré-requisitos

Python Toolbox
Jason Myers HeadshotJason Myers

Co-Author of Essential SQLAlchemy and Software Engineer

Ver Mais

O que os outros alunos têm a dizer?

Junte-se a mais de 14 milhões de alunos e comece Tipos de dados em Python hoje mesmo!

Crie sua conta gratuita

GoogleLinkedInFacebook

ou

Ao continuar, você aceita nossos Termos de Uso, nossa Política de Privacidade e que seus dados são armazenados nos EUA.