Python para Ciência de Dados – Parte 1

A programação se tornou uma habilidade essencial no mundo atual, permitindo que profissionais de diversas áreas solucionem problemas complexos e automatizem processos. Python, uma das linguagens de programação mais populares e versáteis, se destaca por sua simplicidade e poderosa aplicação na área de ciência de dados. Este curso foi desenvolvido para introduzir você ao universo da programação com Python, focando em suas aplicações na ciência de dados.

Sobre o Instrutor

O curso é ministrado pelo Prof. Dr. Dilermando Piva Junior, um renomado educador com mais de 29 anos de experiência no ensino de programação em cursos superiores no Brasil. Autor de diversos livros e centenas de artigos na área de computação, o Prof. Dr. Dilermando possui uma vasta experiência acadêmica e prática que enriquecerá sua aprendizagem.

Sobre o Curso

Python para Ciência de Dados – Parte 1 é um curso introdutório que abrange os conceitos básicos da linguagem Python e suas aplicações em ciência de dados. Veja abaixo os principais tópicos abordados:

• Introdução ao Python: Aprenda os conceitos básicos da linguagem Python e suas aplicações em ciência de dados.

• Instalação do Ambiente: Configure o ambiente de desenvolvimento usando Anaconda e Jupyter Notebook em Windows e Linux.

• Sintaxe Básica: Entenda a sintaxe básica de Python, incluindo variáveis, operadores e estruturas de controle.

• Comandos Condicionais: Aprenda a usar comandos condicionais (if, else, elif) para controlar o fluxo do seu código.

Pré-requisitos do Curso

Este curso é projetado para iniciantes e não requer experiência prévia em programação. Os únicos pré-requisitos são:

• Nenhuma Experiência Prévia Necessária: O curso é acessível a todos, independentemente do nível de conhecimento em programação.

• Interesse em Ciência de Dados: Tenha curiosidade e motivação para aprender sobre ciência de dados e programação.

• Acesso a um Computador: Necessário um computador com Windows, Linux ou macOS para instalar os softwares necessários.

• Vontade de Aprender: Esteja disposto a dedicar tempo e esforço para aprender e praticar os conceitos ensinados.

• Instalação do Ambiente: Capacidade de seguir as instruções para instalar Anaconda e Jupyter Notebook no seu sistema.

Público-alvo

Este curso é destinado a uma ampla gama de profissionais e entusiastas, incluindo:

• Iniciantes em Programação: Pessoas sem nenhuma experiência prévia em programação que desejam aprender a programar usando Python de forma prática e aplicada.

• Profissionais em Transição de Carreira: Profissionais de diversas áreas que desejam migrar para o campo da ciência de dados e adquirir novas habilidades.

• Estudantes e Acadêmicos: Estudantes de cursos superiores ou técnicos e pesquisadores que precisam de habilidades em programação para análise de dados.

• Engenheiros e Profissionais Técnicos: Engenheiros de diversas disciplinas interessados em aplicar ciência de dados em seus projetos e profissionais técnicos que desejam automatizar processos e melhorar a análise de dados.

• Profissionais da Área de Saúde: Médicos, enfermeiros e outros profissionais de saúde que querem utilizar ciência de dados para melhorar a análise e a gestão de dados clínicos, além de pesquisadores em saúde pública.

• Analistas de Negócios, Gestores e Empreendedores: Profissionais que trabalham com análise de dados e precisam aprimorar suas habilidades de programação, além de gestores interessados em tomar decisões informadas com base em ciência de dados.

• Curiosos e Entusiastas de Tecnologia: Pessoas com interesse geral por tecnologia e programação que desejam explorar o mundo da ciência de dados.

Vantagens de Fazer Este Curso

• Aprendizado Prático e Aplicado: O curso oferece uma abordagem prática, com exemplos e exercícios que facilitam a compreensão e a aplicação dos conceitos.

• Instrutor Experiente: Aprenda com um professor renomado, com vasta experiência acadêmica e prática na área de programação e ciência de dados.

• Flexibilidade: Estude no seu próprio ritmo, com acesso vitalício ao conteúdo do curso.

• Certificação: Ao concluir o curso, você receberá um certificado de conclusão, valorizando seu currículo e suas habilidades.

• Comunidade de Aprendizagem: Faça parte de uma comunidade de estudantes e profissionais que compartilham o interesse por ciência de dados e programação, promovendo networking e troca de conhecimentos.

Junte-se a mim e inicie sua jornada na ciência de dados com Python!

Who this course is for:

• Iniciantes em Programação: Pessoas sem nenhuma experiência prévia em programação. Indivíduos que desejam aprender a programar usando Python de forma prática e aplicada.
• Profissionais em Transição de Carreira: Profissionais de diversas áreas que desejam migrar para o campo da ciência de dados. Indivíduos interessados em adquirir novas habilidades para aumentar suas oportunidades de emprego.
• Estudantes e Acadêmicos: Estudantes de cursos superiores ou técnicos que querem complementar seus conhecimentos. Pesquisadores que precisam de habilidades em programação para análise de dados em seus estudos.
• Engenheiros e Profissionais Técnicos: Engenheiros de diferentes disciplinas (civil, mecânica, elétrica, etc.) interessados em aplicar ciência de dados em seus projetos. Profissionais técnicos que desejam automatizar processos e melhorar a análise de dados em seus campos.
• Profissionais da Área de Saúde: Médicos, enfermeiros, e outros profissionais de saúde que querem utilizar ciência de dados para melhorar a análise e a gestão de dados clínicos. Pesquisadores em saúde pública interessados em aplicar técnicas de ciência de dados em seus estudos.
• Analistas de Negócios, Gestores e Empreendedores: Profissionais que trabalham com análise de dados e precisam aprimorar suas habilidades de programação. Gestores que desejam entender melhor como a ciência de dados pode ser aplicada para tomar decisões informadas.
• Curiosos e Entusiastas de Tecnologia: Pessoas que têm interesse geral por tecnologia e programação. Entusiastas que querem explorar o mundo da ciência de dados e suas aplicações.