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FAQ BD Edu
FAQ - Perguntas Frequentes BD Edu
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Curso de Python

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Ementa

Esse é um resumo do que você irá encontrar no curso de dados da BD. Você também pode acessar o cronograma das aulas dentro de cada curso.
Cronograma Turma 1
 
Cronograma Turma 2
 

Módulo 1: Introduções

Apresentação da BD e BD Edu
Introdução ao curso (o que tem, o que não tem e porque é bacana)
Python - introdução ao conceito da linguagem, configuração e uso.
O que é
Como funciona
Instalação
Documentação

Módulo 2: Programando em Python

Princípios básicos de lógica

Ordem de operações
O básico de lógica proposicional
Princípios básicos de programação
Variáveis
Funções
Condições
Laços
Estruturas de dados
Usando o Google Colab

Módulo 3: Análise de Dados e Python

Introdução a conceitos de análise de dados

Definição de dados
Tipos de variáveis
Coleta e limpeza
Interpretação
Estatística básica
Medidas de tendência central
Medidas de dispersão
Outros conceitos importantes

Módulo 4: Bibliotecas de Python para análise de dados

Pacotes e bibliotecas
SciPy e NumPy
Conceito de array
Funções matemáticas e estatísticas
Pandas
Estruturas
Filtros
Alterações de dados
Agrupamento
Fusão e concatenação
Análises utilizando pandas
Outras bibliotecas

Módulo 5: Usando Python com a Base dos Dados

1. BigQuery
Configuração do projeto
Expressões em SQL
Data Lake e datasets da BD
Pacote da BD para Python
Instalação e configuração
Utilização no colab

Módulo 6: Visualização de dados com Python

Introdução à visualização de dados

Conceitos importantes sobre dataviz
Tipos de gráficos e diagramas
Boas práticas
Dataviz no processo de análise de dados (como, quando e porque usar)
Bibliotecas de Python para visualização de dados
Matplotlib e Seaborn
Apresentação de outros pacotes possíveis

Módulo 7: Planejamento e análise de dados

Projeto de análise de dados e modelagem

Projeto de análise de dados
Etapas
Pontos de atenção
Modelagem (e próximos passos da aprendizagem)
Tipos de modelos
Técnicas
Etapas para construção de modelos
Apresentação de bibliotecas para modelagem
Comunicação
Documentação do processo
Apresentação dos resultados (parciais ou finais)

Projeto Final

Projeto final
Proposta do projeto (pergunta)
Documentação do processo
Formas de apresentação dos resultados
Limpeza e organização de código
Elaboração de projeto
Plantão de dúvidas
Apresentação e entrega do projeto


Módulo 1: Introduções
Módulo 2: Programando em Python
Princípios básicos de lógica
Módulo 3: Análise de Dados e Python
Introdução a conceitos de análise de dados
Módulo 4: Bibliotecas de Python para análise de dados
Módulo 5: Usando Python com a Base dos Dados
Módulo 6: Visualização de dados com Python
Introdução à visualização de dados
Módulo 7: Planejamento e análise de dados
Projeto de análise de dados e modelagem
Projeto Final
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