Seguindo a onda dos outros dois “cursos” que montei – Mini Curso de SAS e Mini Curso de R -, aqui vai uma trilha para quem quer aprender a usar o Python, essa linguagem que está tão em alta entre cientistas de dados. Claro, este mini curso de python é totalmente gratuito, como todos os posts deste humilde blog. Como a gente evolui com o tempo, ao contrário dos outros dois cursos, essa trilha está mais sucinta. Imagino que isso facilite a vida do leitor deste blog e, nem por isso, o aprendizado será menor. A trilha abrange conteúdo que, no meu modo de ver, vai do básico até o intermediário (nos cursos de inglês, seria quase como um upper intermediate). Bons estudos!
MÓDULOS
1) Sobre o Python, instalação, Anaconda e Jupyter Notebook: Primeiros passos em Python
2) Entendendo seus dados e as variáveis contidas neles: Entendendo seus dados em Python, Python: Tipos de Variáveis e Listas, Tutorial: Strings em Python
3) Criando funções e loops: Construindo Funções em Python, Funções, While, For e Conversor de Binário em Python
4) Limpeza/Tratamento de dados: Tutorial: Limpeza e Análise de Dados com Python, Join / Merge no Python (Usando Pandas), Selecionando Apenas Colunas Numéricas no Python + Listando Todas as Colunas de um Dataframe (Pandas), Contar Valores Nulos (Missing) por Coluna no Python, Group By no Python + Group By com Base Filtrada, Formatando Datas no Python
5) Python Orientado à Objetos: Uma introdução a Python orientado a objetos: Construção de classes
6) Machine Learning em Python: Machine Learning do Zero no Python (Regressão), Modelo de Classificação de Estilo Musical, Machine Learning do Zero em Python (Classificador), Introdução aos Pipelines no Scikit-Learn, Pipeline usando Scikit-Learn: Exemplos Práticos
7) Text Mining no Python: Introdução ao Text Mining com Python e Análise de texto usando Python
8) Conheça as ferramentas low code, pode te ajudar quando quiser um atalho ou tiver alguém no time com pouco conhecimento em Python: Análise de dados em Python sem programação