Bem-vindo ao maravilhoso mundo da análise de dados em Python! Neste capítulo, você aprenderá os conceitos básicos da sintaxe Python, carregará seus primeiros módulos Python e usará funções para obter uma lista de suspeitos do sequestro de Bayes, o Golden Retriever premiado da DataCamp.

Mergulhe no Python

Importação de módulos Python

Correção de uma importação interrompida

Criação de variáveis

Criando um flutuador

Criação de cadeias de caracteres

Correção de erros de string

Nomes de variáveis válidos

Diversão com funções

Carregar um DataFrame

Correção de um erro de função

Espionagem de suspeitos

Primeiros passos em Python

Neste capítulo, você aprenderá uma poderosa biblioteca Python: pandas. O pandas permite que você leia, modifique e pesquise conjuntos de dados tabulares (como planilhas e tabelas de banco de dados).  Você examinará os registros de cartão de crédito dos suspeitos e verá se algum deles fez compras suspeitas.

O que são pandas?

Carregando um DataFrame

Inspeção de um DataFrame

Seleção de colunas

Dois métodos para selecionar colunas

Correção de erros de seleção de coluna

Mais erros na seleção de colunas

Seleção de linhas com lógica

Teste lógico

Seleção de filhotes perdidos

Reduzir a lista de suspeitos

Carregando dados no pandas

Prepare-se para visualizar seus dados! Você criará gráficos de linhas com outro módulo Python: Matplotlib.  Usando gráficos de linhas, você analisará as frequências de letras do bilhete de resgate e várias amostras de caligrafia para determinar o sequestrador.

Criação de gráficos de linhas

Trabalhar duro

Ou quase não trabalha?

Adicionar texto aos gráficos

Adição de uma legenda

Adicionar rótulos

Adicionar texto flutuante

Gráficos de estilo

Rastreamento de estatísticas criminais

Brincando com estilos

Identificando o sequestrador de Bayes

Plotagem de dados com o Matplotlib

Neste capítulo final, você aprenderá a criar três novos tipos de gráficos: gráficos de dispersão, gráficos de barras e histogramas.  Você usará essas ferramentas para localizar onde o sequestrador está escondido e resgatar Bayes, o Golden Retriever.

Como fazer um gráfico de dispersão

Gráficos de dados de celulares

Modificação de um gráfico de dispersão

Criar um gráfico de barras

Criar um gráfico de barras simples

Onde foi parar o tempo?

Como fazer um histograma

Modificação de histogramas

Heróis com histogramas

Recapitulação do resgate

Diferentes tipos de terrenos

Comece sua jornada na ciência de dados! Mesmo que nunca tenha escrito uma linha de código em sua vida, você poderá seguir este curso e testemunhar o poder do Python para realizar a ciência de dados. Você usará dados para solucionar o mistério de Bayes, o Golden Retriever sequestrado, e, ao longo do caminho, se familiarizará com a sintaxe básica do Python e com módulos populares de ciência de dados, como Matplotlib (para tabelas e gráficos) e pandas (para dados tabulares).

Explore a ciência de dados usando Python e aprenda a analisar e visualizar seus dados usando Pandas e Matplotlib. Nenhuma experiência de codificação necessária.

Introdução à ciência de dados em Python

Explore a ciência de dados usando Python e aprenda a analisar e visualizar seus dados de forma eficaz. Sem experiência ou habilidade de codificação necessária.

Lead Data Scientist, Looker

Dive into Python

What you'll learn

Solving a mystery with data

Using the IPython shell

Using the script editor

What is a module?

Importing pandas and matplotlib

Importing a module

Let's practice!

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