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FEV

2025
Data de Início
04/02/2025
Tipo de Horário
Pós-Laboral
Duração
25 horas
Local de Formação
Formação a Distância (FAD)
Informação sobre a edição do curso Fundamentos de Python (PÓS-LABORAL)
Horário
19:30-22:30 (com 2 sessões das 19:30 às 23:00)
Duração
25 horas
Início
04/02/2025
Fim
27/02/2025
Local de Formação
Formação a Distância (FAD)

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Apresentação

Prepare-se para o Futuro da Análise de Dados!

Neste curso prático e dinâmico, fica capacitado a manipular e transformar dados de forma eficiente utilizando a poderosa linguagem Python. O curso aborda desde a importação de dados até a criação de variáveis personalizadas, passando por operações de limpeza e transformação.

Condições de Inscrição

Ativos empregados (exceto os da Administração Pública) com habilitação igual ou superior ao 12º ano de escolaridade.
Atribuição de Subsidio de Alimentação no valor de 6,00 euros por sessão frequentada, com pelo menos 3 horas de duração.

Área de Formação

Ciências Informáticas

Objetivos

Capacitar os formandos a realizar a gestão, manipulação e preparação de dados utilizando a linguagem de programação Python, com foco na importação, limpeza, transformação e criação de variáveis para suportar análises e decisões baseadas em dados.

Objetivos Específicos

No final da ação de formação os formandos deverão ser capazes de:
• 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.

Conteúdos Programáticos

Conteúdos da UFCD: 10808 - Limpeza e transformação de dados em Python:

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

Formador(es)

Joel Latino

Arquiteto de Soluções de Informática e Engenheiro de Dados com mais de 12 anos de experiência profissional em sistemas de TI, programação e consultoria. Forte experiência técnica na construção de soluções de Business Intelligence e utilização de tecnologias de Big Data para diversos setores. Habilidades comprovadas em pensamento analítico, resolução de problemas, suporte ao cliente e motivação para entregar a melhor solução de software.

Metodologia

Formação a distância (totalmente "on line").

Utilização do método demonstrativo nas sessões síncronas (on line) com execução de exercícios práticos/atividades colocados na plataforma e que os formandos descarregam para os seus PCs no inicio de cada sessão e/ou nova atividade.
Havendo autorização dos formandos, as sessões de formação são gravadas e os vídeos disponibilizados após cada sessãsão. Desta forma, os vídeos são recrusos pedagógicos de apoio cuja visualização permite aos formandos repetir o exercício/atividade e desta forma ir consolidando as funcionalidades e rotinas de progrmação com Python a fim de que no final consigam a produção de dashboards e relatórios analíticos mais atrativos e informativos.