Trilha Data Analysis

Trilha Data Analysis

Domine a Análise de Dados na Prática!

Aprenda a transformar dados em insights poderosos usando as principais ferramentas do mercado. Seja um iniciante ou alguém que deseja reforçar sua base, essa trilha foi feita para te colocar no caminho certo.

QUERO A MINHA VAGA!

EMENTA

________________________________

Ambientação no Python

Principais plataformas para se programar em Python

Comandos básicos

Variáveis e Objetos

Operações aritméticas e lógicas

Estruturas de dados:listas, dicionários, tuplas e conjuntos

Declarações condicionais

Estruturas de repetição

Outros operadores fundamentais

Funções e métodos

Bibliotecas

Ambientação no Python

Principais plataformas para se programar em Python

Comandos básicos

Variáveis e Objetos

Operações aritméticas e lógicas

Estruturas de dados:listas, dicionários, tuplas e conjuntos

Declarações condicionais

Estruturas de repetição

Outros operadores fundamentais

Funções e métodos

Bibliotecas

Ambientação no Python

Principais plataformas para se programar em Python

Comandos básicos

Variáveis e Objetos

Operações aritméticas e lógicas

Estruturas de dados:listas, dicionários, tuplas e conjuntos

Declarações condicionais

Estruturas de repetição

Outros operadores fundamentais

Funções e métodos

Bibliotecas

Obtenção de dados através de diferentes fontes

Dataframes e manipulações fundamentais

Como fazer filtros em tabelas

Utilizando índice datetime

Renomeando e reordenando colunas

Lidando com missings

Operações fundamentais:wide to long (melt), sort, duplicate, drop, etc.

Distribuição de dados em grupos

Consolidação de dados:merge, concat, binning, crosstab, pivot table e grouby

Conceitos fundamentais em finanças quantitativas

Obtenção de dados através de diferentes fontes

Dataframes e manipulações fundamentais

Como fazer filtros em tabelas

Utilizando índice datetime

Renomeando e reordenando colunas

Lidando com missings

Operações fundamentais:wide to long (melt), sort, duplicate, drop, etc.

Distribuição de dados em grupos

Consolidação de dados:merge, concat, binning, crosstab, pivot table e grouby

Conceitos fundamentais em finanças quantitativas

Obtenção de dados através de diferentes fontes

Dataframes e manipulações fundamentais

Como fazer filtros em tabelas

Utilizando índice datetime

Renomeando e reordenando colunas

Lidando com missings

Operações fundamentais:wide to long (melt), sort, duplicate, drop, etc.

Distribuição de dados em grupos

Consolidação de dados:merge, concat, binning, crosstab, pivot table e grouby

Conceitos fundamentais em finanças quantitativas

Abertura

Por que usar estatística?

Distribuição Normal e Suas Propriedades

Estudos de Caso com Dados de Mercado Financeiro

Médias Móveis

Outras Distribuições & Sweetviz

Transformação Logarítmica

Normalização

Outras Transformações

Introdução à Estatística Inferencial

Teste T de Student

ANOVA

Teste T Pareado

ANOVA de medidas repetidas

Correlação

Regressão Linear

Abertura

Por que usar estatística?

Distribuição Normal e Suas Propriedades

Estudos de Caso com Dados de Mercado Financeiro

Médias Móveis

Outras Distribuições & Sweetviz

Transformação Logarítmica

Normalização

Outras Transformações

Introdução à Estatística Inferencial

Teste T de Student

ANOVA

Teste T Pareado

ANOVA de medidas repetidas

Correlação

Regressão Linear

Abertura

Por que usar estatística?

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ANOVA

Teste T Pareado

ANOVA de medidas repetidas

Correlação

Regressão Linear

Introdução &Conceitos Iniciais

Web Scraping

Web Crawling

Bibliotecas

Introdução a Alternative Data?

Exemplos de aplicação de Alternative Data

O caso de Análise de Sentimento

Resumo dos conceitos

Tags importantes

Executando código HTML

Criando e executando tabelas HTML

Entendendo o código HTML

Bibliotecas do Python

Introdução à biblioteca BeautifulSoup (BS4)

Funções da biblioteca BS4

Utilizando o método "find_all"

Fazendo buscas utilizando class ou id

Webscraping na prática

Extraindo listas

Criando listas com links

Filtrando data e assunto

Limpando o vetor de links

Extração de dados da B3

Apresentação do webscraping da CVM

Iniciando construção do robô

Teste com o Chromedriver

Revisão de classes

Criação da função __init__

Etapas da construção do robô

Extração simples via 'requests'

Extração complexa via 'Selenium'

Criando função de webscraping

Extraindo tabela de altas e baixas do Infomoney

Introdução &Conceitos Iniciais

Web Scraping

Web Crawling

Bibliotecas

Introdução a Alternative Data?

Exemplos de aplicação de Alternative Data

O caso de Análise de Sentimento

Resumo dos conceitos

Tags importantes

Executando código HTML

Criando e executando tabelas HTML

Entendendo o código HTML

Bibliotecas do Python

Introdução à biblioteca BeautifulSoup (BS4)

Funções da biblioteca BS4

Utilizando o método "find_all"

Fazendo buscas utilizando class ou id

Webscraping na prática

Extraindo listas

Criando listas com links

Filtrando data e assunto

Limpando o vetor de links

Extração de dados da B3

Apresentação do webscraping da CVM

Iniciando construção do robô

Teste com o Chromedriver

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Criação da função __init__

Etapas da construção do robô

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Extração complexa via 'Selenium'

Criando função de webscraping

Extraindo tabela de altas e baixas do Infomoney

Introdução &Conceitos Iniciais

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Funções da biblioteca BS4

Utilizando o método "find_all"

Fazendo buscas utilizando class ou id

Webscraping na prática

Extraindo listas

Criando listas com links

Filtrando data e assunto

Limpando o vetor de links

Extração de dados da B3

Apresentação do webscraping da CVM

Iniciando construção do robô

Teste com o Chromedriver

Revisão de classes

Criação da função __init__

Etapas da construção do robô

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Extração complexa via 'Selenium'

Criando função de webscraping

Extraindo tabela de altas e baixas do Infomoney

01. Apresentação

02. Introdução e Instalação (conteúdo .py em anexo)

03. Instalação e preparação

04. Básico e Exploração do Framework

05. Funções da API

06. Funções de Texto

07. Funções de dados

08. Funções de Mídia

09. Funções Gráficas

10. Input Widgets

11. Funções de Status e Mensagens

12. Controle de Fluxo

13. Layout

14. Projeto Final: Introdução e Página Home

15. Projeto Final: Página Panorama de Mercado

16. Projeto Final: Página Retornos Mensais

17. Projeto Final: Página Fundamentos

18. Projeto Final: Deploy e Conclusão

01. Apresentação

02. Introdução e Instalação (conteúdo .py em anexo)

03. Instalação e preparação

04. Básico e Exploração do Framework

05. Funções da API

06. Funções de Texto

07. Funções de dados

08. Funções de Mídia

09. Funções Gráficas

10. Input Widgets

11. Funções de Status e Mensagens

12. Controle de Fluxo

13. Layout

14. Projeto Final: Introdução e Página Home

15. Projeto Final: Página Panorama de Mercado

16. Projeto Final: Página Retornos Mensais

17. Projeto Final: Página Fundamentos

18. Projeto Final: Deploy e Conclusão

01. Apresentação

02. Introdução e Instalação (conteúdo .py em anexo)

03. Instalação e preparação

04. Básico e Exploração do Framework

05. Funções da API

06. Funções de Texto

07. Funções de dados

08. Funções de Mídia

09. Funções Gráficas

10. Input Widgets

11. Funções de Status e Mensagens

12. Controle de Fluxo

13. Layout

14. Projeto Final: Introdução e Página Home

15. Projeto Final: Página Panorama de Mercado

16. Projeto Final: Página Retornos Mensais

17. Projeto Final: Página Fundamentos

18. Projeto Final: Deploy e Conclusão

sobre o conteúdo

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Com a Trilha Data Analysis, domine a análise de dados na prática. Aprenda desde os fundamentos da programação em Python até a construção de dashboards interativos, com conteúdos extraídos diretamente do curso premium PMF 2.0. Dê o próximo passo na sua jornada de dados e garanta seu acesso à Trilha Data Analysis, com a didática que já formou milhares de alunos na TCD.

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TCD

A TCD é referência no ensino de programação e ciência de dados aplicados a negócios. Com milhares de alunos formados, oferecemos cursos práticos e diretos ao ponto, preparando profissionais para o mercado. Nossos conteúdos vão do básico ao avançado, cobrindo Python, análise de dados, machine learning e muito mais. Grandes empresas como B3, Banco Safra e Petrobras já confiam em nossa expertise. Junte-se à TCD e leve sua carreira para o próximo nível!

Módulo 01 - Fundamentos da Programação em Python

Módulo 01 - Fundamentos da Programação em Python

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Módulo 02 - Manipulação de Dados com Python

Módulo 02 - Manipulação de Dados com Python

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Módulo 03 - Estatística para Mercado Financeiro

Módulo 03 - Estatística para Mercado Financeiro

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Módulo 04 - Dados Alternativos

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Módulo 05 - Dashboards com Streamlit

Módulo 05 - Dashboards com Streamlit

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