Python para Análise de Dados

Um Curso de análise de dados construído nas duas principais linguagens do mercado, recheado de exemplos de macro e microeconomia. Tudo o que você gostaria de achar por aí em um único lugar, com videoaulas didáticas, material exclusivo e um passo a passo para você sair do zero até a construção de relatórios e apresentações.

Torne-se um profissional especializado em análise de dados!

A crescente disponibilidade de bases de dados tem mudado o perfil do profissional demandado pelo mercado de trabalho. Cada vez mais, exige-se do graduando ou do profissional formado conhecimentos de linguagens de programação voltadas para análise de dados. Conhecimentos que, na maioria das vezes, não são satisfeitos pelos programas de graduação.

De forma a cobrir esse gap, a Análise Macro preparou um programa completo de formação em Python. O programa, totalmente hands-on, visa introduzir o aluno na linguagem, bem como treiná-lo no processo de coleta, tratamento, análise e comunicação de resultados.

Espera-se que ao final do Curso o aluno esteja apto a desenvolver trabalhos aplicados em áreas como economia, finanças, ciências sociais, bioestatística, medicina, matemática e engenharia.

Para quem é

O público-alvo desse curso é composto por estudantes de graduação e pós-graduação, professores e profissionais de mercado que queiram ter acesso a ferramentas de fronteira, estando a frente da concorrência e aptos para realizar análises sofisticadas de dados.

Todo o material do Curso disponível agora mesmo!

Todo o material do Curso, incluindo videoaulas gravadas, scripts e pdfs estão disponíveis na plataforma. Você se inscreve no final da página e tem acesso imediato a todo o material do nosso Curso de Python para Análise de Dados, além de acesso ao nosso suporte exclusivo.

Ementa do Curso

O curso se divide em 9 seções onde o aluno percorrerá todo o processo de coleta, tratamento, análise e apresentação dos dados envolvendo tanto o Python.

Iremos desde a instalação de programas e pacotes, incluindo assim alunos que nunca programaram, até as ferramentas mais avançadas da linguagem para lidar com data science.

Espera-se que ao final do Curso o aluno esteja apto a desenvolver trabalhos aplicados na sua área de conhecimento.

Programa Completo do Curso

Seção 01 — Preparando o ambiente

Nessa seção, o aluno irá aprender a preparar o ambiente na sua máquina para poder usar tanto o Python. Videoaulas explicativas e material digital auxiliar ensinarão os alunos a instalar todos os programas necessários para setar o seu ambiente de trabalho.

Seção 02 — Estruturas de Dados

Nessa seção, o aluno aprenderá a distinguir as principais estruturas de dados nas duas linguagens. Aprenderá sobre vetores, listas, data frames, matrizes, arrays, etc. Também verá exemplos de como lidar com essas estruturas e acessar dados disponíveis nas mesmas.

Seção 03 — Importação de Dados

Nessa seção, os alunos irão aprender a trazer dados para o Python. Aprenderão a importar dados de arquivos .csv, .xlsx, .txt, de outros programas estatísticos, da internet e também de bases de dados brasileiras.

Seção 04 — Visualização de Dados

O objetivo dessa seção é apresentar as principais bibliotecas de Python para visualização de dados: seaborn e matplotlib. Serão vistos gráficos de linha, de área, de barras, gráficos estatísticos, etc.

Seção 05 — Ambientes Controlados

Saber utilizar loops e criar funções faz parte do processo de automatização da análise de dados. Nessa seção, vamos explorar ambientes controlados tanto no R quanto no Python, de forma a aumentar o poder de análise dos alunos.

Seção 06 — Análise exploratória de dados I

Nessa seção, os alunos serão encorajados a reproduzir exemplos reais envolvendo análise exploratória de dados. Passará pelas etapas de importação, tratamento e visualização dos dados, de forma a construir alguma hipótese de trabalho relacionada aos dados.

Seção 06 — Análise exploratória de dados II

Nessa seção, os alunos avançam na análise exploratória de dados. Passará pelas etapas de importação, tratamento e visualização dos dados, de forma a construir alguma hipótese de trabalho relacionada aos dados.

Seção 08 — Modelagem

A partir da análise feita na seção anterior, o próximo passo é construir um modelo básico que relacione os dados e teste a hipótese de trabalho. Nessa seção, o aluno dará os primeiros passos na construção de modelos básicos envolvendo tanto dados macro quanto microeconômicos.

Seção 09 — Comunicando resultados

Tudo pronto com a análise exploratória e com os modelos? Nessa seção, os alunos aprenderão a produzir relatórios/apresentações e a disponibilizar seus notebooks para consulta de usuários externos. Focaremos na reprodutibilidade dos trabalhos e na coesão do código e dos relatórios.

Material do Curso

Vídeos Didáticos
Cada seção será acompanhada de videoaulas subdividas em tópicos específicos, tornando o aprendizado ainda mais dinâmico.

Slides e Códigos disponíveis
Todos os slides e códigos utilizados ao longo das seções ficam disponíveis para os alunos baixarem e reproduzirem.

Pdfs reprodutíveis
Em todas as seções, o professor produz apresentações e relatórios que dão o direcionamento para o aprendizado autônomo do aluno.

Como eu farei o curso?

Nosso Curso de Python para Análise de Dados é 100% adaptável à sua rotina de trabalho ou estudo. Você escolhe o melhor horário para assistir aos vídeos gravados e aprofundar o tema da videoaula replicando o exercício realizado pelo professor.

Todos os códigos utilizados são disponibilizados para que o aluno possa aprender de forma autônoma. De forma a dar maior atenção aos alunos, as vagas para essa turma serão limitadas.

Os alunos inscritos no Curso terão acesso a todo o material digital e às videoaulas por 24 meses. Poderão tirar dúvidas com o professor em plataforma exclusiva.

Sobre o professor do Curso

Vítor Wilher

Mestre em Economia | Cientista de Dados

Vítor Wilher é Bacharel e Mestre em Economia, pela Universidade Federal Fluminense, especialista em Data Science pela Johns Hopkins University e um dos professores pioneiros na oferta de Cursos de R no Brasil. Seu curso de Introdução ao R teve mais de 30 turmas e formou milhares de alunos no país. Sua dissertação de mestrado foi na área de política monetária, titulada "Clareza da Comunicação do Banco Central e Expectativas de Inflação: evidências para o Brasil", defendida perante banca composta pelos professores Gustavo H. B. Franco (PUC-RJ), Gabriel Montes Caldas (UFF), Carlos Enrique Guanziroli (UFF) e Luciano Vereda Oliveira (UFF). Já trabalhou em grandes empresas, nas áreas de telecomunicações, energia elétrica, consultoria financeira e consultoria macroeconômica. Atualmente, é Sócio-fundador da Análise Macro e Palestrante. Caso queira, mande um e-mail para ele: vitorwilher@analisemacro.com.br. O portfólio e currículo completo do professor podem ser vistos aqui.

Emitimos Certificado de 20 horas para uso no seu trabalho ou universidade

Os alunos inscritos no Curso têm acesso a Certificado de 20 horas para fins de atividades complementares de cursos de graduação ou pós-graduação, bem como na sua empresa. Para ter acesso ao certificado, o aluno deverá entregar mais do que 70% das atividades propostas ao longo do Curso no prazo de 24 meses. 

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Acesso Imediato

Para essa Turma, você terá acesso a:


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