Python para Data science

Objetivo: aprender as ferramentas mais usadas do python para data science

Tópicos:

  • APIs para Manipulação de dados:
    • Numpy
    • Pandas
    • Scikit-learn
    • Seaborn
  • DataFrame
    • Consultas
    • Indexar e carregar dados
  • Combinando Dataframes
    • Usando clausula group by
    • Escalas
    • Tabelas Dinâmicas
  • Modelo de programação baseado em Grafos
  • Tensorflow
  • Graphs
  • Sessions
  • Tipos de Dados
  • Operadores
  • Tensor Arrays

 

Duração:

  • Aula Teórica Presencial: 2 Semana (8h). Dois encontros de 4 horas.
  • Projetos individuais da disciplina: 64 h

 

Audiência: Estudantes Graduados em Ciência da Computação ou áreas correlatas.

 

Bibliografia:

  • RASCHKA,  Sebastian;  MIRJALILI, Vahid. Python  Machine Learning. 2 ed. Birmingham: Packt, 2017.
  • VANDERPLAS,  Jake. Python Data  Science Handbook. Sebastopol:  O’Reilly, 2017
  • GÉRON,   Aurélien. Hands-On   Machine Learning with   Scikit-Learn and TensorFlow. Sebastopol: O’Reilly, 2017.
  • Tom Hope, Yehezkel S. Resheff, and Itay Lieder. 2017. Learning Tensorflow: A Guide to Building Deep Learning Systems (1st ed.). O’Reilly Media, Inc..

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