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Curso

Pandas I/O:

trabalhando com diferentes formatos de arquivos

Quero estudar na alura

8h

Para conclusão

4219

Pessoas nesse curso

9.4

Avaliação média

Certificado

De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Entenda o que são arquivos do tipo CSV, XLSX, JSON, HTML e XML
  • Compreenda como trabalhar com diferentes tipos de dados, tanto na entrada como na saída (input/output)
  • Leia dados provenientes do Google Planilhas
  • Obtenha tabelas a partir de páginas web
  • Crie um banco de dados local
  • Escreva em um banco de dados local
  • Realize consultas SQL

Público alvo_

Pessoas que desejam iniciar seus estudos em Data Science.

Valquíria Alencar 

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Doutora em Biotecnologia e realizou pós-doutorado na Universidade Federal do ABC. Atualmente, atua como instrutora na escola de Data Science, onde desenvolve projetos e cursos abrangendo o pré-processamento e análise exploratória de dados, visualização de dados em Python, aplicação de inteligências artificiais generativas, além da implementação e otimização de modelos de aprendizado de máquina. Também é uma das autoras do livro Séries Temporais com Prophet, publicado pela Editora Casa do Código.

Curso atualizado em 16/10/2024

Ementa

  1. Fazendo leitura de arquivos CSV

    • Lendo arquivos CSV
    • Parâmetros da função read_csv
    • Escrevendo arquivos CSV
  2. Utilizando planilhas

    • Lendo arquivos Excel
    • Parâmetros da função read_excel
    • Escrevendo arquivos Excel
    • Lendo dados do Google Planilhas
  3. Manipulando arquivos JSON

    • Lendo arquivos JSON
    • Normalizando arquivos JSON
    • Escrevendo arquivos JSON
  4. Lendo dados em HTML e XML

    • Lendo páginas web
    • Escrevendo arquivos HTML
    • Lendo/escrevendo arquivos XML
  5. Trabalhando com banco de dados

    • Criando um banco de dados local
    • Escrevendo em um banco de dados
    • Lendo uma consulta SQL
    • Atualizando um banco de dados

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Trabalhe com dados. Aprofunde seu conhecimento nas principais ferramentas de uma pessoa data scientist. Descubra as diferentes possibilidades de análise de dados, do Excel ao Python, e mergulhe em frameworks e bibliotecas, como Pandas, Scikit-Learn e Seaborn.

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