Visão Geral

O curso Python para Análise de Dados foi desenvolvido para profissionais que desejam utilizar Python como ferramenta para coleta, tratamento, análise e visualização de dados. O treinamento aborda as principais bibliotecas utilizadas no mercado, como Pandas, NumPy, Matplotlib e Seaborn, permitindo aos participantes transformar grandes volumes de dados em informações estratégicas para tomada de decisão.

Ao longo do curso, os participantes aprenderão técnicas de preparação, limpeza, transformação e exploração de dados, além da construção de dashboards e relatórios analíticos. O treinamento é altamente prático e baseado em cenários reais encontrados em áreas como finanças, controladoria, auditoria, operações, marketing e gestão empresarial.

Objetivo

Após realizar este curso Python para Análise de Dados, você será capaz de:

• Manipular dados utilizando Pandas e NumPy
• Importar e exportar dados de diferentes fontes
• Realizar limpeza e transformação de dados
• Trabalhar com grandes volumes de informações
• Realizar análises exploratórias de dados
• Criar gráficos e visualizações profissionais
• Automatizar processos de análise
• Integrar dados provenientes de arquivos e APIs
• Construir relatórios analíticos
• Preparar dados para projetos de Business Intelligence e Machine Learning

Publico Alvo

• Analistas de dados
• Analistas financeiros
• Profissionais de controladoria
• Auditores
• Cientistas de dados iniciantes
• Analistas de BI
• Desenvolvedores Python
• Profissionais de tecnologia
• Gestores que trabalham com dados

Pre-Requisitos

• Conhecimento básico de Python
• Conhecimento de lógica de programação
• Familiaridade com planilhas eletrônicas
• Conhecimento básico de estatística (desejável)

Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: Introduction to Data Analysis with Python

1. Data Analysis Fundamentals
2. Python Ecosystem for Data Analysis
3. Installing Required Libraries
4. Jupyter Notebook Fundamentals
5. Data Analysis Workflow
6. Understanding Datasets
7. Data Types and Structures
8. Practical Exercises

Module 2: NumPy Fundamentals

1. Introduction to NumPy
2. NumPy Arrays
3. Array Operations
4. Mathematical Functions
5. Statistical Functions
6. Array Indexing and Slicing
7. Performance Optimization
8. Practical Labs

Module 3: Pandas Fundamentals

1. Introduction to Pandas
2. Series Objects
3. DataFrames
4. Importing Data
5. Exporting Data
6. Basic Data Manipulation
7. Data Selection Techniques
8. Practical Exercises

Module 4: Data Cleaning and Preparation

1. Data Quality Concepts
2. Missing Values Handling
3. Duplicate Records
4. Data Standardization
5. Data Type Conversion
6. Data Validation
7. Data Transformation
8. Practical Labs

Module 5: Data Wrangling

1. Filtering Data
2. Sorting Data
3. Aggregation Functions
4. Group By Operations
5. Pivot Tables
6. Merge and Join Operations
7. Concatenation Techniques
8. Practical Exercises

Module 6: Exploratory Data Analysis

1. Exploratory Analysis Concepts
2. Descriptive Statistics
3. Data Distribution Analysis
4. Correlation Analysis
5. Outlier Detection
6. Trend Identification
7. Data Profiling
8. Practical Labs

Module 7: Data Visualization with Matplotlib

1. Introduction to Matplotlib
2. Line Charts
3. Bar Charts
4. Pie Charts
5. Histograms
6. Scatter Plots
7. Customizing Visualizations
8. Practical Exercises

Module 8: Advanced Visualization with Seaborn

1. Introduction to Seaborn
2. Statistical Visualizations
3. Distribution Plots
4. Correlation Heatmaps
5. Pair Plots
6. Categorical Analysis
7. Dashboard Preparation
8. Practical Labs

Module 9: Excel Integration

1. Reading Excel Files
2. Writing Excel Files
3. Multiple Worksheets
4. Formatting Reports
5. Data Consolidation
6. Automated Report Generation
7. OpenPyXL Fundamentals
8. Practical Exercises

Module 10: Data Collection from APIs

1. API Fundamentals
2. REST Services
3. Requests Library
4. Authentication Basics
5. JSON Processing
6. Data Extraction
7. Data Integration
8. Practical Labs

Module 11: Financial and Business Data Analysis

1. Revenue Analysis
2. Cost Analysis
3. Budget Monitoring
4. Variance Analysis
5. KPI Calculation
6. Financial Indicators
7. Business Reporting
8. Case Studies

Module 12: Data Analysis Project

1. Project Planning
2. Data Collection
3. Data Cleaning
4. Data Transformation
5. Statistical Analysis
6. Visualization Development
7. Executive Reporting
8. Final Presentation

Laboratórios Práticos

• Importação de dados CSV, Excel e JSON
• Tratamento de dados inconsistentes
• Construção de DataFrames avançados
• Consolidação de múltiplas planilhas
• Criação de dashboards analíticos
• Análise financeira utilizando Pandas
• Consumo de APIs para obtenção de dados
• Projeto completo de análise de dados empresariais

Certificação

Ao final do treinamento, os participantes estarão aptos a coletar, transformar, analisar e visualizar dados utilizando Python, aplicando técnicas amplamente utilizadas em ambientes corporativos para geração de relatórios, indicadores de desempenho e suporte à tomada de decisões estratégicas.