Introdução à ciência de dados em Python
Explore a ciência de dados usando Python e aprenda a analisar e visualizar seus dados de forma eficaz. Sem experiência ou habilidade de codificação necessária.
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Descrição do Curso
Comece sua jornada na ciência de dados! Mesmo que nunca tenha escrito uma linha de código em sua vida, você poderá seguir este curso e testemunhar o poder do Python para realizar a ciência de dados. Você usará dados para solucionar o mistério de Bayes, o Golden Retriever sequestrado, e, ao longo do caminho, se familiarizará com a sintaxe básica do Python e com módulos populares de ciência de dados, como Matplotlib (para tabelas e gráficos) e pandas (para dados tabulares).
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Primeiros passos em Python
GratuitoBem-vindo ao maravilhoso mundo da análise de dados em Python! Neste capítulo, você aprenderá os conceitos básicos da sintaxe Python, carregará seus primeiros módulos Python e usará funções para obter uma lista de suspeitos do sequestro de Bayes, o Golden Retriever premiado da DataCamp.
Mergulhe no Python50 xpImportação de módulos Python100 xpCorreção de uma importação interrompida100 xpCriação de variáveis50 xpCriando um flutuador100 xpCriação de cadeias de caracteres100 xpCorreção de erros de string100 xpNomes de variáveis válidos50 xpDiversão com funções50 xpCarregar um DataFrame100 xpCorreção de um erro de função100 xpEspionagem de suspeitos100 xp - 2
Carregando dados no pandas
Neste capítulo, você aprenderá uma poderosa biblioteca Python: pandas. O pandas permite que você leia, modifique e pesquise conjuntos de dados tabulares (como planilhas e tabelas de banco de dados). Você examinará os registros de cartão de crédito dos suspeitos e verá se algum deles fez compras suspeitas.
O que são pandas?50 xpCarregando um DataFrame100 xpInspeção de um DataFrame100 xpSeleção de colunas50 xpDois métodos para selecionar colunas100 xpCorreção de erros de seleção de coluna100 xpMais erros na seleção de colunas100 xpSeleção de linhas com lógica50 xpTeste lógico100 xpSeleção de filhotes perdidos100 xpReduzir a lista de suspeitos100 xp - 3
Plotagem de dados com o Matplotlib
Prepare-se para visualizar seus dados! Você criará gráficos de linhas com outro módulo Python: Matplotlib. Usando gráficos de linhas, você analisará as frequências de letras do bilhete de resgate e várias amostras de caligrafia para determinar o sequestrador.
Criação de gráficos de linhas50 xpTrabalhar duro100 xpOu quase não trabalha?100 xpAdicionar texto aos gráficos50 xpAdição de uma legenda100 xpAdicionar rótulos100 xpAdicionar texto flutuante100 xpGráficos de estilo50 xpRastreamento de estatísticas criminais100 xpBrincando com estilos100 xpIdentificando o sequestrador de Bayes100 xp - 4
Diferentes tipos de terrenos
Neste capítulo final, você aprenderá a criar três novos tipos de gráficos: gráficos de dispersão, gráficos de barras e histogramas. Você usará essas ferramentas para localizar onde o sequestrador está escondido e resgatar Bayes, o Golden Retriever.
Como fazer um gráfico de dispersão50 xpGráficos de dados de celulares100 xpModificação de um gráfico de dispersão100 xpCriar um gráfico de barras50 xpCriar um gráfico de barras simples100 xpOnde foi parar o tempo?100 xpComo fazer um histograma50 xpModificação de histogramas100 xpHeróis com histogramas100 xpRecapitulação do resgate50 xp
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