Curso Data4All - Análise de Dados com Python

O curso Data4All é uma formação em ciência de dados oferecida pela Gerdau em parceria com a Ada Tech. O curso é gratuito e focado no empoderamento de pessoas autodeclaradas pretas e pardas. A formação abrange tópicos essenciais em Python, análise de dados, estatística e machine learning.

Objetivos do Curso

• Capacitar os alunos para trabalhar com análise de dados utilizando Python.
• Desenvolver habilidades práticas em programação, estatística e machine learning.
• Preparar os alunos para o mercado de trabalho, aplicando os conceitos em projetos reais.
• Fomentar a inclusão digital e a diversidade no setor de tecnologia.

Estrutura do Curso

O curso é dividido em módulos que abordam tanto conceitos teóricos quanto práticos. As aulas são realizadas online e incluem atividades interativas.

Módulo 1: Introdução à Programação em Python

• Objetivo: Entender os fundamentos da programação e como utilizá-los para análise de dados.
• Conteúdo:
  • Instalação e configuração do ambiente Python.
  • Introdução ao Jupyter Notebook.
  • Variáveis, tipos de dados e operadores básicos.
  • Estruturas de controle: loops, condicionais.
  • Funções em Python.

Módulo 2: Tipos de Dados e Estruturas de Dados

• Objetivo: Compreender como trabalhar com diferentes tipos de dados e estruturas em Python.
• Conteúdo:
  • Listas, tuplas, dicionários e conjuntos.
  • Manipulação de strings e arrays.
  • Operações matemáticas e lógicas com dados.

Módulo 3: Análise de Dados com Python

• Objetivo: Aplicar Python para realizar análise de dados.
• Conteúdo:
  • Leitura e manipulação de arquivos CSV e Excel.
  • Bibliotecas principais: pandas, numpy.
  • Processamento e limpeza de dados.
  • Análise exploratória de dados (EDA).

Módulo 4: Estatística Básica

• Objetivo: Introduzir conceitos de estatística para análise de dados.
• Conteúdo:
  • Medidas de tendência central: média, mediana, moda.
  • Desvio padrão e variância.
  • Distribuições de probabilidade.
  • Correlação e regressão linear.

Módulo 5: Machine Learning

• Objetivo: Aprender conceitos básicos de aprendizado de máquina.
• Conteúdo:
  • Introdução a scikit-learn.
  • Algoritmos de classificação (KNN, Decision Trees).
  • Avaliação de modelos (Matriz de confusão, Acurácia).
  • Introdução a modelos de regressão.

Ferramentas Utilizadas

• Python: Linguagem de programação principal.
• Jupyter Notebook: Ambiente interativo para codificação.
• Pandas: Biblioteca para manipulação de dados.
• Numpy: Biblioteca para operações numéricas.
• Scikit-learn: Biblioteca para machine learning.