Análise de dados com Python e Pandas
Neste Labs será apresentada a biblioteca Pandas, uma biblioteca Python de código aberto para análise de dados. Ela dá ao Python a capacidade de trabalhar com dados do tipo planilha, permitindo carregar, manipular e combinar dados rapidamente, entre outras funções.
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Descrição detalhada: O Labs "Análise de dados com Python e Pandas" tem como objetivo principal proporcionar aos participantes a oportunidade de explorar os recursos da biblioteca Pandas e compreender como ela pode ser utilizada para análise de dados.
Durante o Labs, serão abordados os seguintes tópicos:
1. Introdução ao Pandas: Apresentação da biblioteca e suas principais características.
2. Carregando dados: Demonstração de como carregar dados de diferentes fontes (arquivos CSV, Excel, etc.) utilizando o Pandas.
3. Manipulação de dados: Exploração das funcionalidades do Pandas para manipulação de dados, como filtragem, seleção de colunas, criação de novas colunas, entre outros.
4. Combinação de dados: Demonstração de como combinar diferentes conjuntos de dados utilizando a biblioteca Pandas.
5. Visualização de dados: Exemplificação de como utilizar o Pandas para visualizar dados com gráficos e tabelas.
Ao final do Labs, os participantes devem ser capazes de utilizar a biblioteca Pandas para realizar análises de dados em Python, compreendendo como carregar, manipular e combinar dados de forma eficiente.
Objetivo: O objetivo deste projeto prático hands-on é familiarizar os participantes com a biblioteca Pandas e sua funcionalidade para análise de dados. Será apresentado como carregar, manipular e combinar dados utilizando Python e Pandas.
Requisitos técnicos:
- Conhecimento básico de Python.
- Ambiente de desenvolvimento Python instalado.
- Biblioteca Pandas instalada.
- Conjunto de dados (preferencialmente em formato CSV ou Excel) para realizar a análise.
- Jupyter Notebook instalado (opcional, mas recomendado para facilitar a visualização das análises e resultados).
O tempo estimado para a realização do Labs "Análise de dados com Python e Pandas" é de aproximadamente 2 horas.
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