Preparation for Data Science Ruta - Aprendizado Online com Certificado

Preparation for Data Science

Intermediate

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Track curriculum encompasses a collection of pivotal courses that provide foundational knowledge and skills essential for a successful journey in the …

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185

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Depoimentos

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Learning track content

What is Data Science?

Numpy in a Nutshell

Pandas First Steps. Advanced Techniques in Pandas

Probability Theory Basics

Learning Statistics with Python

Probability Theory Mastring

In this section we will get acquainted with what the NumPy library is, as well as learn how to create an array.

What is NumPy?

Function array()

Basic Array Creation Quiz

In this section we will get acquainted with arrays of different dimensions, and understand the difference between them.

1-D Arrays

Mathematical Operations with 1-D Arrays

2-D Arrays

3-D Arrays

Multidimensional Arrays Quiz

In this section we should recall what slices are and learn how to make them for arrays of different dimensions. We shall also learn to refer to elements in an array using their indexes.

Access Array Elements

Match Math Operations

Access 2-D and 3-D Arrays

Match the Slicing

Negative Indexing

Match the Indices

Get One Dimensional Array Using Slice and Only Positive Indexes

Get One Dimensional Array Using Only Negative Indexes

In this section we will learn how to reshape arrays and also how to concatenate an array. Moreover we will learn how to sort an array. Also we will learn about such an interesting method that is often used for arrays, namely: copy().

Creating NumPy Arrays

Manipulating and Indexing

Basic Statistical Operations

Linear Algebra Operations

Reshaping and Stacking

Saving and Loading Arrays to/from Files

Mergulho nos fundamentos da biblioteca pandas. Criação e manipulação de Series e DataFrames, exploração de suas estruturas e desenvolvimento de confiança na realização de operações essenciais de dados.

O Que É Pandas?

Séries

Desafio: Criando uma Series

DataFrame

Quiz: Criando uma Series

Quiz: Criando um DataFrame

Adicionando uma Nova Coluna

Inserindo uma Nova Coluna

Exclusão de Linha/Coluna

Quiz: Correspondência das Funções

Trabalhando com Colunas

Quiz: Extraindo Colunas

Noções Básicas de iloc[]

Desafio: Usando iloc[]

Domine como carregar e gerenciar dados de arquivos CSV e TXT. Adquira experiência prática na importação de conjuntos de dados e preparação para análise adicional utilizando as ferramentas do pandas.

Arquivos CSV

Arquivos Txt

Quiz: Trabalhando com Arquivos

Quiz: Acessando as Colunas

Aprenda a explorar, limpar e resumir dados de forma eficaz. Compreenda como lidar com valores ausentes, extrair insights e realizar operações estatísticas básicas com pandas.

Visualização dos Dados

Quiz: Usando head()

Quiz: head(), tail() e sample()

Explorando o Conjunto de Dados

Nomes de Colunas e Tipos de Dados

Encontrando Valores Nulos

Quiz: Identificando Valores Nulos

Desafio: Removendo Valores Nulos

Desafio: Preenchendo Valores Nulos

Quiz: Valores Nulos

Descrevendo os Dados

Max() e Min()

Quiz: Operações Estatísticas

Sum() e Count()

Valores Únicos

Esta seção ensinará como exibir colunas específicas por seus títulos ou índices. Além disso, você se familiarizará com as formas de selecionar linhas por índices.

Exibindo Colunas pelo Título

Exibindo Linhas por Índice

Selecionando Linhas e Colunas Específicas

Aprendendo Mais Sobre Indexação

Familiarizando-se com Funções Lambda

Expandindo a Funcionalidade do Atributo .iloc[]

Aqui, você aprenderá como extrair dados que possuem condições específicas. Além disso, você aprenderá como combiná-las e até mesmo criar as suas próprias.

Definindo Condição

Seleção de Dados com Base em Condição

Lidando com Várias Condições

Deixando Seu Código Bonito

Quiz de Condições

Nesta seção, você expandirá seu conhecimento sobre a definição de diferentes condições de dados. Você aprenderá a verificar se seus dados estão em uma lista definida de valores ou entre dois valores. Você também aprenderá a identificar os maiores e menores valores.

Os Dados Estão Em...?

Combinando Seu Conhecimento

Método Between

Extraindo Dados Específicos

Encontrando os Menores Valores de uma Coluna

Encontrando os Maiores Valores de uma Coluna

Encontrando a Correlação

Esta seção é uma das mais fascinantes do curso. Aqui, você aprenderá como agrupar dados de diferentes maneiras. Isso ajudará no trabalho como analista de dados para identificar informações em grupos de dados específicos.

Familiarizando-se com o Método .groupby()

Agrupamento por Várias Colunas

Agrupamento Complicado

Agrupamento Avançado

Lidando com Tabelas Dinâmicas

Criando uma Tabela Dinâmica

Esta seção é uma das mais significativas para um analista de dados, pois, se os dados contiverem valores ausentes ou em formato incorreto, será impossível trabalhar com eles. Assim, você aprenderá como lidar com esses valores inadequados aqui.

Verificação de Valores Ausentes

Calculando o Número de Valores Ausentes

O Que Faremos com os Valores NaN?

Como Excluir Apenas Valores NaN?

Preenchendo os Valores Ausentes

Gerenciamento de Variáveis Categóricas

Verificação do Tipo de Coluna

Gerenciando uma Coluna Incorreta

Renomeando a Coluna

Introduction

DataFrames

Import and Export Files

Filtering the DataFrame

Grouping in Pandas

Data Cleaning

Merging in Pandas

Let's start with some basic definitions and concepts we'll use later. Consider the idea of a function, a numerical sequence, and its sum, and also understand what a coordinate system's basis is.

What is a Function?

What are Number Series?

Sum of Elements of The Series

Challenge: Calculating Sum of Geometric Progression

Vectors and Matrices

The simplest and most commonly used type of relationship is the linear relationship. Linear algebra is a branch of higher mathematics entirely devoted to linear functions and linear spaces. Let's look at some of the most important topics in linear algebra: vectors, matrices, solving linear equations, and solving the spectral problem for matrices.

Numerical Operations on Vectors and Matrices

Challenge: Calculate the Matrix Multiplication Result

Matrix Determinant

Scaling Factor of the Linear Transformation

Challenge: Figures' Linear Transformations

Inversed and Transposed Matrices

System of Linear Equations

Challenge: Solving the Task Using SLE

Eigenvalues and Eigenvectors

Mathematical analysis is a discipline that allows you to analyze functions according to various criteria. Consider how to check numerical sequences for convergence, find the maximum/minimum values of functions, solve nonlinear equations, and use integrals to solve applied problems.

Derivative of the Function

Partial Derivative of the Function

Challenge: Solving Task Using Derivative

Optimization Problem

Challenge: Solving the Optimisation Problem

Gradient Descent Method

Challenge: Optimising Function Of Multiple Variables

Iniciaremos nosso estudo da teoria das probabilidades considerando algumas definições e regras básicas: o que é um experimento estocástico e um evento aleatório, o que significa independência e incompatibilidade de eventos no contexto da teoria das probabilidades, o que é probabilidade e como podemos calcular as probabilidades de diferentes eventos elementares.

Experimento Estocástico e Evento Aleatório

Probabilidade e Suas Propriedades

Probabilidade Geométrica

Desafio: Resolução da Tarefa Utilizando Probabilidade Geométrica

Independência e Incompatibilidade de Eventos Aleatórios

Probabilidade Condicional

Em tarefas do cotidiano, frequentemente lidamos com relações complexas e, consequentemente, calculamos probabilidades de vários eventos ou de eventos que dependem uns dos outros. Vamos analisar como podemos fazer isso utilizando a teoria das probabilidades.

Princípio da Inclusão-Exclusão

Desafio: Resolução da Tarefa Utilizando o Princípio da Inclusão-Exclusão

A Regra da Multiplicação da Probabilidade

Lei da Probabilidade Total

Teorema de Bayes

Desafio: Resolvendo a Tarefa Usando o Teorema de Bayes

Para resolver muitos problemas reais em teoria das probabilidades, foram criados modelos especiais que descrevem uma situação específica. Vamos considerar alguns dos modelos mais utilizados que podem ser empregados para descrever certos resultados discretos de experimentos estocásticos.

Distribuição Binomial

Desafio: Resolução de Tarefa Utilizando Distribuição Binomial

Distribuição Multinomial

Distribuição Geométrica

Distribuição de Poisson

Desafio: Resolução de Tarefa Utilizando Distribuição de Poisson

E se o resultado de um experimento estocástico não puder ser descrito por um valor discreto? Para isso, são utilizados modelos que trabalham com valores contínuos. Considere os modelos mais populares desse tipo.

Distribuição Uniforme Contínua

Distribuição Exponencial

Desafio: Resolução de Tarefa Utilizando Distribuição Exponencial

Distribuição Gaussiana

Desafio: Resolvendo Tarefa Usando Distribuição Gaussiana

Frequentemente, enfrentamos a tarefa de verificar a dependência dos resultados de diferentes experimentos estocásticos entre si. Além disso, é necessário não apenas avaliar a presença de dependências, mas também quantificar de alguma forma o grau dessas dependências. Para resolver esses problemas, podemos utilizar covariância e correlação.

O Que É Covariância?

O Que É Correlação?

Desafio: Resolvendo a Tarefa Usando Correlação

Descubra os princípios estatísticos fundamentais, incluindo tipos de dados, medidas de tendência central e principais diferenças entre amostras e populações.

Valor Mediano de um Número Par de Valores

Média ou Mediana

Valor da Moda

Quiz de Estatística Descritiva

Aprenda a calcular e interpretar média, mediana e moda utilizando Python. Pratique essas operações com pandas para analisar conjuntos de dados reais.

Examinar o Conjunto de Dados

Calculando Valores de Média e Mediana com Python

Estatísticas com Pandas

Calcular a Média e a Mediana Salarial

Compreensão de como a variância e o desvio padrão medem a dispersão dos dados. Cálculo manual e com ferramentas Python de ambos os conceitos.

Variância Populacional

Variância Amostral

Calcular Variância com Python

Desvio Padrão

Desvio Padrão com Python

Calculando Variância e Desvio Padrão

Explore como a covariância e a correlação descrevem relações entre variáveis. Pratique o cálculo e a comparação de ambas as métricas em Python.

Covariância

Correlação

Quiz de Covariância e Correlação

Calcular Covariância e Correlação

Domine intervalos de confiança para estimar parâmetros populacionais. Utilize NumPy, pandas e bibliotecas de visualização para calcular e interpretar intervalos com dados reais.

Explorar o Conjunto de Dados

Intervalo de Confiança

Calculando Intervalo de Confiança com Python

Quiz Sobre a Largura do Intervalo de Confiança

Calcular Intervalo de Confiança de 95%

Cálculo Avançado de Intervalo de Confiança com Python

Corresponda às Funções

Aprenda os fundamentos dos testes de hipótese e do teste t. Compreenda como planejar, executar e interpretar testes utilizando Python para embasar decisões orientadas por dados.

O Que É o Teste t

Hipóteses

T-Test Matematicamente

Teste Unilateral e Teste Bilateral

Pressupostos do Teste t

Realizando um Teste T no Python

Realizar um Teste T

Teste t Pareado

Now we will understand some fundamental theoretical concepts which are used in solving real live tasks: absolutely continuous and discrete random variables, probability density function, cumulative distribution function, the characteristics of a random variable, etc.

Course Overview

Absolutely Continuous and Discrete Random Variables

Cumulative Distribution Functions and Probability Density Functions

Characteristics of Random Variables

Random Vectors

Useful Properties of the Gaussian Distribution

Challenge: Detecting Outliers Using 3-Sigma Rule

The limit theorems of probability theory are fundamental laws of probability theory that are often used in practice in a wide variety of areas, such as: building confidence intervals, estimating distribution parameters, providing A/B testings, creating ensembles of ML models, etc. Now we will consider two of the most commonly used: the Law of Large Numbers and the Central Limit Theorem.

Law of Large Numbers

Law of Large Numbers for Bernoulli Process

Challenge: Estimate Mean Value Using Law of Large Numbers

Central Limit Theorem

Challenge: Application of the CLT to Solving Real Problem

When we work with real data we usually do not know from which distribution this data was obtained. In order to determine this, we must be able to correctly estimate the parameters of this distribution and the type of distribution, which we will learn to do in this section.

General population. Samples. Population parameters.

Momentum estimation. Maximum Likelihood Estimation

Challenge: Estimate Parameters of Chi-square Distribution

Unbiased Estimation

Challenge: Checking Bias of An Estimation Using Simulation

Consistent Estimation

Efficient Estimation

Confidence Intervals for Population Parameters

Challenge: Confidence Interval for Exponential Distribution Parameter

We have already learned how to estimate the parameters of the population. But to estimate the parameter, we make an assumption about the population distribution. Can we say that our assumption is correct? How do we prove that the estimated parameters are the real parameters of the population? Can we show that two sets of samples are independent? To answer these questions, it is necessary to consider the concept of hypothesis testing.

What is Statistic Hypothesis? Type 1 and Type 2 Errors

What is P-value?

Comparing Means of Two Different Datasets

Challenge: Using CLT to Compare Mean Values of Non-Gaussian Datasets

Challenge: Resampling Approach to Compare Mean Values of the Datasets

Testing the Hypothesis of Independence of Two Random Variables

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Recommended Courses and Projects

Introdução ao Python

Python é uma linguagem de programação de alto nível, interpretada e de uso geral. Diferenciando-se de linguagens como HTML, CSS e JavaScript, que são utilizadas principalmente no desenvolvimento web, Python destaca-se por sua versatilidade em diversos domínios, incluindo desenvolvimento de software, ciência de dados e desenvolvimento back-end. Este curso irá guiá-lo pelos conceitos fundamentais de Python, capacitando-o a criar suas próprias funções ao final do programa.

Python Ninja

Bem-vindo ao Curso Python Ninja! Este curso envolvente e interativo foi desenvolvido para apresentar a você os fundamentos da programação em Python por meio de um jogo divertido e educativo. Você irá guiar um ninja por diversos desafios, utilizando Python para controlar movimentos e interagir com objetos como sushi. Começando pelo básico, você aprenderá a navegar pelo mapa, pegar e posicionar sushi, e avançará gradualmente para conceitos de programação mais complexos, como funções, laços de repetição e estruturas condicionais. Cada capítulo oferece prática prática para reforçar seu aprendizado, culminando em desafios empolgantes que testam suas habilidades. Seja você um iniciante completo ou alguém que deseja aprimorar suas habilidades de programação, este curso proporciona uma experiência de aprendizado abrangente e agradável. Junte-se a nós e torne-se um ninja da programação!

Tipos de Dados em Python

Obtenha uma compreensão sólida dos principais tipos de dados do Python e aprenda a utilizá-los de forma eficaz. Explore números, booleanos e strings por meio de exercícios práticos e exemplos aplicados. Desenvolva confiança na execução de operações básicas e adquira as habilidades fundamentais necessárias para escrever código Python limpo e eficiente.

Estruturas de Dados em Python

Explore as estruturas de dados fundamentais da linguagem de programação Python, incluindo listas, dicionários, tuplas e conjuntos, e aprenda como aplicá-las de forma eficaz para resolver desafios de programação do mundo real.

Tutorial de Loops em Python

Construa confiança em dominar loops em Python! Comece com o básico de loops for e while e avance para conceitos avançados como loops aninhados, declarações de controle e condições dinâmicas. Com prática prática e exemplos do mundo real, adquira as habilidades para escrever código eficiente, limpo e poderoso. Perfeito para iniciantes e qualquer pessoa que deseja aprimorar sua expertise em Python!

Fluxo de Controle em Python

Explore as nuances do operador condicional if-else em Python por meio de explicações claras e exemplos práticos. Reforce a compreensão com tarefas práticas que consolidam cada conceito e descubra como utilizar as instruções if-elif-else de forma eficaz para decisões mais complexas.

Tutorial de Funções em Python

Obtenha uma compreensão sólida de como as funções estruturam a programação em Python. Domine a definição e chamada de funções, o uso de argumentos, o tratamento de valores de retorno e a criação de código flexível e eficiente utilizando recursão e expressões lambda.

Introdução ao Aprendizado de Máquina com Python

O aprendizado de máquina está presente em todos os lugares atualmente. Quer aprender por conta própria? Este curso é uma introdução ao mundo do aprendizado de máquina para que você compreenda os conceitos básicos, trabalhe com o Scikit-learn – a biblioteca mais popular para ML – e desenvolva seu primeiro projeto de aprendizado de máquina. Este curso é destinado a estudantes com conhecimentos básicos em Python, Pandas e Numpy.

Numpy Básico

Desbloqueie todo o potencial da biblioteca mais essencial do Python para computação numérica, o NumPy. Este curso abrangente foi desenvolvido para levar você de um entendimento iniciante a um nível avançado de proficiência em NumPy. Seja você cientista de dados, engenheiro, pesquisador ou desenvolvedor, dominar o NumPy é fundamental para manipulação eficiente de dados, computação científica e aprendizado de máquina.

Functional Programming Concepts in Python

In this course, you will learn advanced topics such as function arguments, iterators, generators, closures, and decorators. Dozens of practice exercises will help you grasp these topics.

Python Structural Programming

You will acquire practical skills in Python's modules and imports for efficient code management. Master advanced Error Handling techniques for more reliable applications, automate file operations with File Handling, and learn robust testing strategies with Pytest and Unittest to ensure your code's integrity.

Condução de Teste A/B

No mundo dos negócios, tomar decisões com base em dados concretos em vez de intuição pode ser a chave para o sucesso. Este curso foca em uma técnica crucial: a análise de dados de testes A/B. O ponto central do curso é um projeto no qual você realizará uma análise detalhada de um teste A/B. Este projeto, que pode ser apresentado em seu currículo, está hospedado na Codefinity, permitindo que você o refine continuamente e demonstre sua crescente expertise.

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Desenvolvimento Web com C#

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Por que as Pessoas Escolhem Codefinity

Web Developer

Kwizera Mugisha

The teaching methodology at Codefinity is excellent, and I particularly appreciate how it has prepared me to handle real-world coding problems. Currently, I am delving into Node.js and eagerly anticipate building full-stack projects that integrate all the knowledge I have gained.

Senior Business Analyst

Sherry Barnes-Fox

My first course was 4 hours, I did it in a few days, "nugget-style". The instructions are very clear and easy to understand. There is even a hint to help you get the answer. I love the learning style that is used, it engages me.

Accounts Payable Specialist

Bill Wagner

I have really liked the browser-based lessons that allow me to code within the lesson. The RUN button allows me to test the code I write before submitting for a grade.

IT Support Specialist

Daniel Chinea

I have gained a lot of practical and logical thinking skills, along with patience for myself and confidence in myself that I can learn programming. Years ago, I would have never thought that I could learn programming in any way, shape or form, and I was able to obtain these certifications and skills with Codefinity.

Technology Project Manager

Steve Bruening

The learning was progressive and made it easy to follow along and make progress. I could feel my skills increasing and building on each other as the course went along.

Project Manager

Stephanie Chan

As I went through the first course of the Python track, I liked the way the course was lay out (in easy and digestible modules) with little exercises at the end of each concept.

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