Sumário do Curso: Python – Ferramentas e Aplicações Analíticas

1. Introdução ao Python

   • História e características básicas da linguagem
   • Instalação e configuração do ambiente de desenvolvimento

2. Principais elementos em Python

   • Tipos de dados, estruturas de controle e funções
   • Manipulação de strings, listas, dicionários e tuplas

3. Trabalhando com Arquivos e Pacotes em Python

   • Leitura e escrita de arquivos
   • Gerenciamento de pacotes e bibliotecas em Python

4. NumPy

   • Arrays e operações matriciais
   • Manipulação de dados numéricos de forma eficiente

5. Pandas

   • Estruturas de dados: Series e DataFrames
   • Análise e manipulação de dados tabulares

6. Matplotlib e Seaborn

   • Visualização de dados estáticos e gráficos estatísticos
   • Criação de gráficos para análise exploratória de dados

7. Linguagem SQL

   • Fundamentos de bancos de dados e consultas SQL
   • Integração de Python com bancos de dados

8. Statsmodels

   • Aplicação de modelos estatísticos em Python
   • Análise de regressão e testes estatísticos

9. Machine Learning com Scikit-Learn

   • Conceitos fundamentais de aprendizado de máquina
   • Implementação de algoritmos de classificação, regressão e clustering

10. Análise de Séries Temporais com Python

    • Manipulação e análise de dados temporais
    • Modelagem e previsão de séries temporais

11. Deep Learning com TensorFlow

    • Fundamentos de redes neurais e aprendizado profundo
    • Implementação de modelos de redes neurais com TensorFlow

12. Aprendizado por Reforço

    • Conceitos básicos de aprendizado por reforço
    • Aplicações práticas e implementação de algoritmos de reforço em Python

Este curso abrangerá desde conceitos introdutórios de Python até aplicações avançadas em análise de dados e aprendizado de máquina, proporcionando um amplo espectro de ferramentas e técnicas para explorar e analisar dados de maneira eficaz utilizando a linguagem Python.