Welcome to the wonderful world of Data Analysis in Python! In this chapter, you'll learn the basics of Python syntax, load your first Python modules, and use functions to get a suspect list for the kidnapping of Bayes, DataCamp's prize-winning Golden Retriever.

Mergulhe em Python

Importando módulos do Python

Corrigindo um import com erro

Criando variáveis

Criando um float

Criando strings

Corrigindo erros em strings

Nomes de variáveis válidos

Diversão com funções

Carregar um DataFrame

Corrigindo um erro de função

Investigando suspeitos

Getting Started in Python

In this chapter, you'll learn a powerful Python libary: pandas.  pandas lets you read, modify, and search tabular datasets (like spreadsheets and database tables).  You'll examine credit card records for the suspects and see if any of them made suspicious purchases.

What is pandas?

Loading a DataFrame

Inspecting a DataFrame

Selecting columns

Two methods for selecting columns

Correcting column selection errors

More column selection mistakes

Selecting rows with logic

Logical testing

Selecting missing puppies

Narrowing the list of suspects

Loading Data in pandas

Get ready to visualize your data! You'll create line plots with another Python module: Matplotlib.  Using line plots, you'll analyze the letter frequencies from the ransom note and several handwriting samples to determine the kidnapper.

Creating line plots

Working hard

Or hardly working?

Adding text to plots

Adding a legend

Adding labels

Adding floating text

Styling graphs

Tracking crime statistics

Playing with styles

Identifying Bayes' kidnapper

Plotting Data with Matplotlib

In this final chapter, you'll learn how to create three new plot types: scatter plots, bar plots, and histograms.  You'll use these tools to locate where the kidnapper is hiding and rescue Bayes, the Golden Retriever.

Making a scatter plot

Charting cellphone data

Modifying a scatterplot

Making a bar chart

Build a simple bar chart

Where did the time go?

Making a histogram

Modifying histograms

Heroes with histograms

Recap of the rescue

Different Types of Plots

Comece sua jornada em Ciência de Dados! Mesmo que você nunca tenha escrito uma linha de código, vai conseguir acompanhar este curso e ver o poder do Python para fazer Ciência de Dados. Você vai usar dados para solucionar o mistério do Bayes, o Golden Retriever sequestrado, e, no caminho, vai se familiarizar com a sintaxe básica do Python e com módulos populares de Ciência de Dados como Matplotlib (para gráficos) e pandas (para dados tabulares).

Os vídeos têm transcrições ao vivo que você pode exibir clicando em "Show transcript" no canto inferior esquerdo dos vídeos.
O glossário do curso está à direita, na seção de recursos.
Para obter créditos de CPE, você precisa concluir o curso e alcançar 70% na avaliação qualificada. Você pode acessar a avaliação clicando no destaque de créditos de CPE à direita.

Mergulhe na ciência de dados com Python e aprenda a analisar e visualizar dados com Pandas e Matplotlib.

Introdução à Ciência de Dados em Python

Mergulhe na ciência de dados com Python para analisar e visualizar seus dados de forma eficaz. Não precisa ter experiência ou conhecimento em programação.

Nomes de variáveis válidos

Introdução à Ciência de Dados em Python

Exercício interativo prático