Python for Data Analysis – Fundamentals

Apresentação 

Este curso introdutório proporciona aos participantes os conhecimentos essenciais de programação em Python, aplicados ao contexto da análise de dados. Através de uma abordagem prática e orientada a casos de uso, o curso foca-se nas bibliotecas mais utilizadas em Data Analysis, como NumPy, Pandas, Matplotlib e Seaborn, bem como na integração de consultas SQL em Python. 

Enquadramento 

Python tornou-se a linguagem de referência no domínio da análise de dados, data science e machine learning. Este curso visa dotar os formandos com uma base sólida para a manipulação, análise e visualização de dados, preparando-os para desafios reais em ambientes empresariais. 

Destinatários 

• Profissionais das áreas de Business Intelligence, Data Analysis ou Data Science em início de carreira; 

• Analistas financeiros, de marketing ou de operações que pretendam explorar dados com Python; 

• Estudantes ou recém-licenciados que desejem adquirir competências fundamentais em análise de dados. 

Pré-requisitos 

• Conhecimentos básicos de informática; 

• Não é necessária experiência prévia em programação; 

• A Olisipo disponibiliza um teste de aferição de competências, de forma a ajudar a identificar o nível em que o participante se encontra. 

Objectivo Geral 

Dotar os participantes de conhecimentos fundamentais em Python para análise de dados, incluindo manipulação, transformação, visualização e integração de dados com SQL. 

Objectivos Específicos 

No final do curso, os participantes deverão ser capazes de: 

• Compreender a sintaxe básica e as boas práticas de programação em Python; 

• Manipular dados com as bibliotecas NumPy e Pandas; 

• Executar análises estatísticas descritivas; 

• Criar visualizações simples com Matplotlib e Seaborn; 

• Integrar consultas SQL no processo de análise de dados; 

• Desenvolver um mini-projeto de análise de dados aplicado a um caso real. 

Programa 

Módulo 1 – Introdução ao Python para Análise de Dados (2h) 

• Instalação e configuração de ambiente (Anaconda, Jupyter Notebook, VS Code, Google Colab) 

• Estrutura básica da linguagem Python 

• Variáveis, tipos de dados e operadores 

• Estruturas de controlo (condicionais e loops) 

• Funções e boas práticas de programação 

Módulo 2 – Trabalhar com Dados em Python (6h) 

• Introdução ao NumPy (arrays, operações matemáticas e estatísticas) 

• Introdução ao Pandas (DataFrame, Series, leitura e escrita de dados, seleção e filtragem) 

• Limpeza e transformação de dados 

• Criação de colunas derivadas 

• Análises descritivas básicas (estatísticas resumo, agrupamentos, agregações) 

• Visualização introdutória com Matplotlib e Seaborn 

Módulo 3 – Conceitos de SQL em Python (4h) 

• Revisão dos principais comandos SQL (SELECT, WHERE, ORDER BY, GROUP BY, JOIN) 

• Conexão Python a bases de dados (SQLite, SQLAlchemy ou pandasql) 

• Execução de queries SQL em DataFrames 

• Combinação de consultas SQL e métodos Pandas 

• Boas práticas para consulta e manipulação de dados 

Módulo 4 – Estudo de Caso em Análise de Dados (4h) 

• Definição do problema de negócio 

• Coleta e preparação de dados 

• Aplicação de SQL em Python para exploração e transformação 

• Construção de análises descritivas com Pandas 

• Visualização de dados (gráficos e tabelas) 

• Extração de insights