Análise Exploratória de Dados com Python

Carga Horária: 60h (30h Teórica + 30h Prática)

Objetivos: Capacitar o aluno a utilizar técnicas de pré-processamento de dados e análise exploratória de dados no  contexto da Aprendizagem de Máquina.

Ementa: Computação com NumPy Arrays: Universal Functions (ufuncs), Broadcasting; Comparação, ordenação e  máscaras em numpy arrays; Manipulação de dados com a biblioteca pandas: índices e seleções, operações  nos dados, lidando com dados faltantes e ruídos, combinando datasets, estatísticas descritivas e séries  temporais; Visualização de dados com matplotlib e seaborn: gráficos de dispersão; geográficos; barras; caixa;  histogramas; múltiplos subgráficos; mapas de calor; visualizando barras de erro.

Bibliografia

• Básica:

  • GOMES, E.; BRAGA, F. Inteligência Competitiva em Temos de Big Data. Alta Books, 2017.

  • AMARAL, F. Introdução a Ciência de Dados. Alta Books, 2018.

  • PROVOST, F.; FAWCETT, T. DataScience para Negócios. Alta Books, 2016.

• Complementar:

  • FOREMAN, J. W. Data Smart. Alta Books, 2018.

  • FRANCISCHINI, A. S. N.; FRANCISCHINI, P. G. Indicadores de Desempenho. Alta Books, 2017.