Python for Data Analysis

Python for Data Analysis Courses

Learn how to explore, clean, and analyze data using Python — the most widely used language in data science. This category covers everything from working with Pandas and NumPy to visualizing insights with Matplotlib and Seaborn. Whether you're a beginner or upskilling for a data-driven role, you'll gain hands-on experience analyzing real datasets and making data-driven decisions.

4.6

Avaliado com base em 496 avaliações.

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Habilidades adquiridas:

A/B Test DesignAgregação de dados com pandasAnalytics-Driven Decision MakingAssignment & Transportation ProblemsBatch Data Pipeline DesignBusiness Data VisualizationChi-Square AnalysisCodificação de featuresCohort AnalysisConstrução de pipelinesCorrelation AnalysisCustomer SegmentationData Extraction TechniquesData StorytellingData Transformation with pandasData Visualization with matplotlib and seabornDatabase Loading with sqlite3Descriptive StatisticsDetecção de outliersETL and ELT ConceptsEngenharia de featuresEscalonamento de featuresEstatística com PythonExperimental Data PreparationExploratory Data AnalysisFunnel AnalyticsFunções do NumPyHypothesis TestingImputação de valores ausentesIncremental Loading StrategiesIndexação e seleção de dados no pandasInteger ProgrammingLimpeza de dadosLinear Programming in PythonLogging and MonitoringManipulação de dados com pandasMetric Framework DesignMonte Carlo SimulationMultivariate AnalysisNoções Básicas de NumPyOptimization ModelingOrchestration PatternsPipeline ModularizationPortfolio SimulationProgramação em PythonPython Data ManipulationRandom Sampling in PythonResource Allocation ModelingRevenue SegmentationRisk EstimationSeleção de featuresSensitivity AnalysisStatistical InterpretationTransformação de dadosTécnicas Avançadas de NumPyTécnicas de Visualização de DadosUnit Economics CalculationVisualização com SeabornVisualização de DadosVisualização em PythonVisualização em Python com MatplotlibWeb Scraping com Pythont-test and z-test Application

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Data Wrangling with pandas

4 horas

33 capítulos

Intermediário

17 ESTUDANDO AGORA

Habilidades adquiridas: Data Indexing and Selection in pandas, Data Aggregation with pandas, Pandas Data Manipulation

NumPy Basics

3 horas

27 capítulos

Intermediário

32 ESTUDANDO AGORA

Habilidades adquiridas: NumPy Basics, NumPy Advanced Techniques, NumPy Functions

Ultimate Visualization with Python

3 horas

26 capítulos

Intermediário

15 ESTUDANDO AGORA

Habilidades adquiridas: Data Visualization, Data Visualization Techniques, Python Visualization, Python Visualization with Matplotlib, Seaborn Visualization

Web Scraping with Python

3 horas

23 capítulos

Intermediário

3 ESTUDANDO AGORA

Habilidades adquiridas: Python Programming, Web Scraping with Python

Statistics with Python

6 horas

38 capítulos

Avançado

4 ESTUDANDO AGORA

Habilidades adquiridas: Statistics with Python

Data Preprocessing and Feature Engineering with Python

1 hora

12 capítulos

Iniciante

4 ESTUDANDO AGORA

Habilidades adquiridas: Data Cleaning , Missing Value Imputation , Outlier Detection , Feature Encoding , Feature Scaling , Data Transformation , Feature Engineering , Feature Selection , Pipeline Building

Business Analytics and Decision Making with Python

2 horas

18 capítulos

Intermediário

2 ESTUDANDO AGORA

Habilidades adquiridas: Cohort Analysis, Funnel Analytics, Unit Economics Calculation, Revenue Segmentation, Customer Segmentation, Metric Framework Design, Python Data Manipulation, Business Data Visualization

Applied Hypothesis Testing & A/B Testing

3 horas

31 capítulos

Iniciante

1 ESTUDANDO AGORA

Habilidades adquiridas: Hypothesis Testing, t-test and z-test Application, Chi-Square Analysis, A/B Test Design, Experimental Data Preparation, Statistical Interpretation

Data Pipelines with Python

2 horas

15 capítulos

Intermediário

Habilidades adquiridas: ETL and ELT Concepts, Batch Data Pipeline Design, Data Extraction Techniques, Data Transformation with pandas, Database Loading with sqlite3, Incremental Loading Strategies, Pipeline Modularization, Logging and Monitoring, Orchestration Patterns

Exploratory Data Analysis with Python

2 horas

18 capítulos

Iniciante

Habilidades adquiridas: Exploratory Data Analysis, Descriptive Statistics, Data Visualization with matplotlib and seaborn, Correlation Analysis, Multivariate Analysis, Data Storytelling

Optimization Methods for Data Analytics

1 hora

12 capítulos

Iniciante

Habilidades adquiridas: Optimization Modeling, Linear Programming in Python, Integer Programming, Resource Allocation Modeling, Assignment & Transportation Problems, Sensitivity Analysis, Analytics-Driven Decision Making

Simulation and Monte Carlo Modeling with Python

2 horas

14 capítulos

Intermediário

1 ESTUDANDO AGORA

Habilidades adquiridas: Random Sampling in Python, Monte Carlo Simulation, Risk Estimation, Sensitivity Analysis, Portfolio Simulation

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Análise e Visualização de Dados em Python

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Python for Data Analysis Courses: Informações e Perguntas Principais

What is Python for Data Analysis?

Python for Data Analysis focuses on using Python to collect, manipulate, and interpret data. It includes working with libraries like Pandas for dataframes, NumPy for numerical operations, and tools for data visualization, making it essential for aspiring data analysts and scientists.

Do I need to know Python before taking these courses?

Basic Python knowledge is helpful but not always required. Many courses start with quick refreshers or beginner-friendly intros before moving into data-focused topics like cleaning, filtering, and analyzing datasets.

What skills will I gain from Python for Data Analysis courses?

You’ll learn how to work with CSV and Excel files, manipulate large datasets, handle missing data, calculate statistics, create visualizations, and extract meaningful insights. You'll also build the ability to ask the right questions and support decisions with data.

What libraries and tools are used in these courses?

Courses typically focus on Pandas, NumPy, Matplotlib, and Seaborn. Some may also include Jupyter Notebooks, Plotly, or integrations with tools like Excel, SQL, or Google Sheets.

Are the courses hands-on?

Yes — most lessons include live code editors, exercises with real-world datasets, and small projects like analyzing sales, customer behavior, or public data. This practical approach ensures you learn by doing, not just reading theory.

What careers can Python for Data Analysis help with?

This skillset is crucial for roles such as data analyst, business analyst, product analyst, marketing analyst, and junior data scientist. It also supports skills needed in operations, finance, and any job involving reports or decision-making based on data.

Will I receive a certificate?

Yes. After completing the course, you’ll get a certificate that verifies your ability to perform data analysis using Python — a strong asset for resumes, portfolios, or job applications.

Can I use AI tools alongside Python for Data Analysis?

Absolutely. Many courses now include guidance on how to use AI (like ChatGPT or Copilot) to assist with writing Pandas queries, cleaning data, or generating visualizations — making your workflow faster and more efficient.

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Principais cursos em Python for Data Analysis categoria

1.	Manipulação de Dados com Pandas	4 horas	33 capítulos
2.	Numpy Básico	3 horas	27 capítulos
3.	Visualização Definitiva com Python	3 horas	26 capítulos
4.	Web Scraping com Python	3 horas	23 capítulos
5.	Estatística com Python	6 horas	38 capítulos