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Curso Python para Análise de Dados com IA

Analise dados com Python, do primeiro script aos gráficos com Pandas

68 horas de aulas presenciais em Fortaleza para aprender Python do zero, acessar bancos de dados, manipular informações com Pandas e criar gráficos com Matplotlib e Seaborn em projetos práticos.

Formato
Presencial
Duração
68 horas
Carga horária
68 horas
Onde
Fortaleza e Caucaia
Certificado
De conclusão

Para quem é

Este curso é para você que…

  • Quem quer aprender a programar com dados

    Você nunca programou e quer começar pelo Python, aplicando cada conceito em bases de dados reais desde as primeiras aulas.

  • Quem vive no Excel e bateu no limite

    Você trabalha com planilhas grandes, fórmulas complexas e tarefas repetitivas e quer automatizar a análise com uma linguagem de programação.

  • Profissionais que tomam decisões com dados

    Você atua em finanças, marketing, operações ou vendas e quer explorar dados por conta própria, sem depender de outra equipe para cada pergunta.

Funções para as quais o curso prepara:

  • Analista de Dados
  • Analista de BI
  • Assistente de Dados
  • Analista de Negócios

Conteúdo programático

O que você vai aprender

68 horas de aulas presenciais, organizadas em 2 módulos com exercícios que simulam a rotina de trabalho.

  • Python
  • Pandas
  • Matplotlib
  • Seaborn
  • SQL
Quero garantir minha vaga
  1. Módulo Introdutório

    Fundamentos

    3 tópicos

    A base de banco de dados para trabalhar com análise de dados.

    • Fundamentos de banco de dados relacional: tabelas, chaves primárias, consultas SQL e normalização
    • Fundamentos de banco de dados dimensional: modelagem multidimensional
    • Data warehouses e sistemas de suporte à decisão
  2. Módulo 02

    Python para Análise de Dados

    4 tópicos

    Do ambiente de desenvolvimento aos gráficos: a jornada completa da análise exploratória com Python.

    • Iniciando com Python: montagem do ambiente, estruturas de dados e de repetição, pacotes e bibliotecas
    • Manipulação de dados com Python: inserção, alteração, exclusão e consultas em bases relacionais e dimensionais
    • Pandas para análise de dados: ler, manipular, agregar e plotar dados
    • Gráficos com Python: Matplotlib e Seaborn

Transformação

Como você chega. Como você sai.

  • Repete manualmente os mesmos filtros e cálculos em planilhas toda semana.

    Escreve scripts em Python que refazem a análise em segundos.

  • Precisa pedir a outra pessoa cada consulta ao banco de dados.

    Acessa bases relacionais e dimensionais com Python e monta suas próprias consultas.

  • Trava quando a planilha fica grande demais para abrir.

    Lê, manipula e agrega grandes volumes de dados com Pandas.

  • Apresenta resultados em tabelas difíceis de interpretar.

    Cria gráficos claros com Matplotlib e Seaborn para comunicar o que os dados mostram.

Por que aprender Python para análise de dados

O Python é amplamente usado para trabalhar com dados porque é fácil de ler, tem uma comunidade ativa e conta com bibliotecas feitas sob medida para análise. Com ele, tarefas que levam horas em planilhas, como limpar bases, cruzar informações e recalcular indicadores, viram scripts que você executa sempre que precisar.

Neste curso, você começa pelos fundamentos de bancos de dados relacionais e dimensionais, monta o seu ambiente Python e aprende as estruturas básicas da linguagem. Depois, acessa bases de dados para inserir, alterar, excluir e consultar informações, domina o Pandas para ler, manipular e agregar dados e termina criando visualizações com Matplotlib e Seaborn para comunicar o que descobriu.

Como são as aulas

As aulas são 100% presenciais, em Fortaleza, com professores que atuam no mercado. A metodologia é baseada em projetos (PBL): você aplica cada conteúdo em exercícios que simulam rotinas reais de análise e sai do curso com projetos próprios para o portfólio.

O dia a dia em sala também desenvolve soft skills como comunicação e trabalho em equipe. A Digital College oferece orientação de carreira, com apoio no portfólio e no currículo, preparação para entrevistas e encaminhamento para empresas parceiras.

Próximo passo: a formação completa

O Python para Análise de Dados é um dos módulos da Formação Data Analytics com IA. Se você quer dominar toda a jornada do dado, da integração com ETL até os dashboards no Power BI, a formação completa reúne tudo em um só percurso.

Python é uma marca registrada da Python Software Foundation. Este curso é independente e não possui vínculo oficial com a Python Software Foundation.

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Onde estudar

Aulas presenciais em Fortaleza e Caucaia

  • Manhattan Square Garden

    Aldeota · Fortaleza

  • Washington Soares Trade Center (WSTC)

    Edson Queiroz · Fortaleza

  • Harmony Premium Business

    Pici · Fortaleza

  • LM Office Mall

    Centro · Caucaia

A disponibilidade de turmas varia por unidade. Consulte um consultor para ver horários e unidades da próxima turma.

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  • Convênio com condições para colaboradores

Dúvidas frequentes

Perguntas sobre Python para Análise de Dados

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Preciso ter experiência?

Não. O curso começa pelos fundamentos de banco de dados e pela montagem do ambiente Python, sem exigir conhecimento prévio de programação.

Tem certificado?

Sim. Ao concluir o curso, você recebe o certificado de conclusão emitido pela Digital College.

O curso é reconhecido pelo MEC?

É um curso livre de qualificação profissional, modalidade que não depende de autorização do MEC, conforme a Lei 9.394/96 e o Decreto 5.154/04. O certificado de conclusão é emitido pela Digital College.

Posso parcelar?

Sim, há condições de parcelamento. Fale com um consultor para conhecer as opções disponíveis para a sua turma.

Esse curso faz parte de uma formação?

Sim. O Python para Análise de Dados é um módulo que também compõe a Formação Data Analytics com IA. Você pode fazê-lo separadamente ou seguir na formação completa, somando ETL e Power BI.

Python ou Excel: qual é melhor para análise de dados?

Os dois se complementam. O Excel é ótimo para análises rápidas e pequenas. O Python é indicado quando os dados são grandes, as tarefas se repetem ou você precisa combinar várias fontes, porque permite automatizar e reproduzir a análise com bibliotecas como o Pandas.

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