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Python — Acelerador para Análise de Dados

Do zero à análise de dados com Python, cobrindo tratamento, análise exploratória, indicadores gerenciais, visualização e integração com APIs, sempre a partir de cases reais de negócio.

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24h
Carga horária
8
Aulas / Módulos
42
Tópicos
Ao vivo
12 aulas de 2h ou 6 aulas de 4h
O QUE VOCÊ VAI DOMINAR

Um roteiro prático em 8 etapas

01

Fundamentos da Linguagem e Estrutura Lógica

Introdução ao funcionamento do Python e do ambiente de desenvolvimento (IDE) · Estruturação de scripts para entrada, saída e processamento de informações

02

Processamento de Conjuntos de Dados

Estruturação de fluxos repetitivos para análise e processamento de informações · Construção de rotinas para controle, registro e consulta de dados

03

Tratamento de Dados

Leitura e integração de bases em Excel, CSV e JSON · Tratamento e limpeza de dados com Python

04

Análise Exploratória de Dados

Identificação de padrões e tendências · Detecção de inconsistências e outliers

05

Análises dos Dados

Aplicação de filtros e segmentações · Transformação de colunas e registros

06

Indicadores e Resumo Gerencial

Construção de indicadores e KPIs para acompanhamento de resultados · Cálculo de métricas comerciais e operacionais

EMENTA COMPLETA · 24 HORAS

O passo a passo das 8 aulas

Introdução ao funcionamento do Python e do ambiente de desenvolvimento (IDE)
Estruturação de scripts para entrada, saída e processamento de informações
Organização de dados em variáveis, tipos, operadores, listas, tuplas e dicionários
Aplicação de lógica básica para organização de informações
Case: Organizando os Dados do RH
Habilidades desta aula
11 tags principais
pythonjupytervs-codevariaveistipos-de-dadosoperadoreslistastuplasdicionariospandasdatetime
Estruturação de fluxos repetitivos para análise e processamento de informações
Construção de rotinas para controle, registro e consulta de dados
Regras de decisão com if, elif, else e match case
Criação de funções reutilizáveis e documentadas
Case: Resumo Diário de Vendas
Habilidades desta aula
8 tags principais
forif-elsematch-casefuncoesdeflistas-de-dicionariosacumuladorespandas
Leitura e integração de bases em Excel, CSV e JSON
Tratamento e limpeza de dados com Python
Tratamento de datas e períodos
Organização e validação da qualidade dos dados
Captura e tratamento de erros
Case: Controle de Contas a Pagar e a Receber
Habilidades desta aula
10 tags principais
leitura-de-arquivoscsvjsonexceltratamento-de-datasvalidacao-de-dadostry-exceptpandasopenpyxldatetime
Identificação de padrões e tendências
Detecção de inconsistências e outliers
Análise descritiva dos dados
Investigação de relações entre variáveis
Case: Auditoria Inicial da Base de Vendas
Habilidades desta aula
9 tags principais
analise-exploratoriaestatistica-descritivaoutliersiqrhistogramaboxplotcorrelacaopandasmatplotlib
Aplicação de filtros e segmentações
Transformação de colunas e registros
Agrupamento e consolidação de resultados
Relacionamento entre bases de dados
Estruturação de dados para análise
Case: Relatório Comercial para Reunião da Diretoria
Habilidades desta aula
9 tags principais
filtrossegmentacaomergegroupbyagregacoestabelas-resumorelacionamento-entre-tabelaspandasopenpyxl
Construção de indicadores e KPIs para acompanhamento de resultados
Cálculo de métricas comerciais e operacionais
Análise de desempenho e tendências
Comparação de resultados entre períodos
Organização de dados para apoio à tomada de decisão
Case: Painel Executivo de KPIs Comerciais
Habilidades desta aula
8 tags principais
kpimetricas-comerciaiscrescimentomargemticket-medioclassificacao-automaticapandasopenpyxl
Construção de gráficos para análise e comunicação de resultados
Comparação visual de categorias e séries temporais
Organização de dados para visualização executiva
Construção de relatórios analíticos
Case: Relatório Visual Executivo de Vendas
Habilidades desta aula
8 tags principais
visualizacaografico-de-barrasgrafico-de-linhasgrafico-de-pizzahistogramaboxplotmatplotlibpandas
Coleta de informações por meio de APIs
Uso de requisições para integração com fontes externas
Incorporação de dados externos ao fluxo de análise
Case: Impacto dos Feriados nas Vendas
Habilidades desta aula
7 tags principais
apirestrequisicoes-httpjsonrequestsenriquecimento-de-dadospandas
PARA QUEM É

Feito para times que querem acelerar

Times corporativos

Equipes que precisam ganhar produtividade e padronizar processos com ferramentas modernas.

Profissionais em evolução

Analistas e gestores que querem dominar novas tecnologias e destravar a próxima etapa da carreira.

Empresas em transformação

Organizações que querem capacitar o time para acelerar entregas com dados, código e IA.

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8
Aulas
42
Tópicos
Síncrono
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