Resumo do Bootcamp Python Data Analytics
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📊💻 Algumas Dicas Tech: SQL, NoSQL, Python e Mais! 🚀✨
Vamos mergulhar nesse universo tech juntos? 🌐💥 Hoje vamos falar sobre SQL, NoSQL, Python e tudo o que você precisa saber para arrasar na análise de dados e programação! 🐍📊
SQL (Structured Query Language):
- Tabelas: Armazenam dados em linhas e colunas.
- Consultas (Queries): Comandos para recuperar dados de tabelas.
- DDL (Data Definition Language):
- CREATE TABLE: Criação de tabelas.
- ALTER TABLE: Modifica a estrutura da tabela.
- DROP TABLE: Remove uma tabela.
- DML (Data Manipulation Language):
- SELECT: Recupera dados.
- INSERT: Insere dados.
- UPDATE: Atualiza dados.
- DELETE: Remove dados.
- Restrições (Constraints):Regras para a integridade dos dados.
- Funções Agregadas: COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX.
- Junções (Joins): Combinar dados de várias tabelas.
NoSQL (Not Only SQL):
- Abordagem diferente de banco de dados.
- Tipos como Document-Oriented, Key-Value, Column-Family, Graph.
Python e Bibliotecas para Análise de Dados:
- Pandas: Manipulação de dados tabulares.
- NumPy: Arrays multidimensionais.
- Matplotlib e Seaborn: Visualização de dados.
- Scikit-Learn: Machine Learning em Python.
Data Cleaning e Preparação:
- Tratamento de Dados Ausentes.
- Dedupe para dados duplicados.
- Normalização e Padronização.
- Transformação de Dados com One-Hot Encoding.
Análise Exploratória de Dados (EDA):
- Sumarização Estatística.
- Histogramas e Boxplots.
- Identificação de outliers e correlações.
Técnicas Avançadas:
- Análise de Séries Temporais.
- Análise de Texto com NLP.
- Análise de Redes e Grafos.
Fundamentos de Machine Learning:
- Tipos de Aprendizado: Supervisionado, Não Supervisionado, Reforço.
- Técnicas como Árvores de Decisão, Random Forest, Redes Neurais e mais.
- Avaliação de Modelos e Validação Cruzada.
Deep Learning:
- Redes Neurais Convolucionais (CNN) e Recorrentes (RNN).
- Frameworks como TensorFlow e PyTorch.
Se joga nesse mundo incrível da programação e análise de dados! 🌈✨ 👇🤖 #SQL #Python #DataScience