10808 – Limpeza e transformação de dados em Python

Formação de Qualificação
Enquadramento
Formação Emprego+Digital Empregados
Objetivos Gerais
Proceder à importação e execução de queries às tabelas de dados. Executar operações básicas sobre os dados. Executar operações de limpeza de dados. Executar operações de transformação de dados e criação de variáveis.
Conteúdo Programático
Introdução às bibliotecas para análise de dados Pandas NumPy Scikit-Learn Pandas Data frames Operações com data frames (queries) Manipulação de diferentes estruturas e fontes de dados Ficheiros de texto Comma-sepparated values Folha de Cálculo Bases de dados Construção de variáveis NumPy Matrizes e vetores Operações básicas com matrizes e vetores Produção de estatísticas descritivas Scikit-Learn Normalização de dados Identificação e imputação de valores omissos Identificação e remoção de valores extremos Variáveis categóricas Redução de dimensionalidade Exploração de dados Projeto de preparação e pré-processamento de dados
Metodologia
Método Interrogativo, Ativo, Expositivo e Demonstrativo
Avaliação
Avaliação formativa/contínua Avaliação sumativa
Certificação
Plataforma SIGO
Recursos e Materiais
Computador Formador Computador Formando Moodle Zoom
Documentação Necessária
Documento de identificação Certificado de habilitações Comprovativo de situação profissional IBAN
Sessões e Ações de Formação

Enquadramento

Formação Emprego+Digital
Empregados

Objetivos

Proceder à importação e execução de queries às tabelas de dados.
Executar operações básicas sobre os dados.
Executar operações de limpeza de dados.
Executar operações de transformação de dados e criação de variáveis.

Conteúdo Programático

Introdução às bibliotecas para análise de dados
Pandas
NumPy
Scikit-Learn
Pandas
Data frames
Operações com data frames (queries)
Manipulação de diferentes estruturas e fontes de dados
Ficheiros de texto
Comma-sepparated values
Folha de Cálculo
Bases de dados
Construção de variáveis
NumPy
Matrizes e vetores
Operações básicas com matrizes e vetores
Produção de estatísticas descritivas
Scikit-Learn
Normalização de dados
Identificação e imputação de valores omissos
Identificação e remoção de valores extremos
Variáveis categóricas
Redução de dimensionalidade
Exploração de dados
Projeto de preparação e pré-processamento de dados

Metodologia

Método Interrogativo, Ativo, Expositivo e Demonstrativo

Certificação

Plataforma SIGO

Duração: 25 horasNível: Nível 5Modalidade: Formação de QualificaçãoOrganização:
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