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Atividade

114396 - Python: Introdução à Análise de Dados e Visualização de Informações

Período da turma:

04/09/2023 a 05/09/2023

Selecione um horário para exibir no calendário:

Descrição:

1. Introdução à programação em Python
● O que é Python e sua importância
● Instalação do Python e ambiente de desenvolvimento
● O que é Conda e PIP
● Fundamentos da programação (variáveis, tipos de dados, operadores,
estruturas decontrole de fluxo)
● Download dos script via GitHub
● Como executar script e arquivos necessários
● Ambiente virtual sua importância e como instalar
2. Visualização de dados com Matplotlib
● Introdução à biblioteca Matplotlib
● Criação de gráficos de linha, de barras e de dispersão● Personalização de gráficos (cores, legendas, títulos)
3. Manipulação de dados em Python
● Bibliotecas de Python para análise de dados (NumPy, Pandas, Matplotlib)
● Utilização de bibliotecas para leitura e manipulação de dados
● Utilização de NumPy para manipulação de arrays numéricos
● Utilização de Pandas para manipulação de dados em tabelas
4. Introdução à análise estatística em Python
● Conceitos básicos de estatística (média, desvio padrão, correlação, regressão)
● Utilização de bibliotecas de Python para análise estatística (SciPy)
5. Criação de mapas em Python
• Introdução à biblioteca Cartopy
• Utilização do Cartopy e Shapefile para criação de mapas
• Adição de camadas e informações ao mapa (temperatura, precipitação e vento)
a) Sistemática de Comunicação:
Para a realização deste curso, serão necessários os seguintes elementos de
infraestrutura:
Computador: Cada participante deve ter acesso a um computador com capacidade
suficiente para executar as tarefas exigidas pelo curso.
Sistema operacional: O curso pode ser realizado em diferentes sistemas
operacionais, como Windows, macOS ou Linux.
Python e suas bibliotecas: Será necessário instalar o Python no computador dos
participantes. Recomenda-se usar uma versão recente do Python (por exemplo,Python 3.x), juntamente com as bibliotecas relevantes, como NumPy, Pandas,
Matplotlib, SciPy e Statsmodels. Os participantes também precisarão instalar a
biblioteca Basemap para a criação de mapas.
Ambiente de desenvolvimento: Jupyter Notebook.
Acesso à Internet: É importante ter uma conexão estável com a Internet durante o
curso, pois isso permitirá o acesso a recursos online, como a documentação do
Python, fóruns de discussão e plataformas de aprendizado online, caso sejam
utilizadas.

Carga Horária:

8 horas

Tipo:

Obrigatória

Vagas oferecidas:

Ministrantes:

Dejanira Ferreira Braz

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