15/06/2026
18h30 às 22h
OnLine ao vivo
9x de R$ 50,00
Uso Prático do Python para Análise e Visualização de Dados no Ambiente Profissional
Capacitar os participantes a utilizar Python para extrair, tratar, analisar e visualizar dados de forma eficiente, desenvolvendo competências práticas em análise de dados aplicadas ao contexto profissional. Ao longo do curso, os participantes aprenderão a transformar dados brutos em informações relevantes, apoiar a tomada de decisão e gerar insights por meio de análises e visualizações claras, utilizando Python como ferramenta estratégica no dia a dia de trabalho.
Para quem este curso é indicado?
Estudantes
Profissionais interessados na área
Profissionais de Tecnologia
Habilidades que você irá desenvolver no curso
Extrair dados de diferentes fontes e formatos
Aprenda a extrair dados de planilhas, bases estruturadas e arquivos diversos, organizando informações de forma adequada para análise.
Utilizar bibliotecas de Python voltadas à análise de dados
Aplique recursos que facilitam o processamento, a manipulação e a análise eficiente de grandes volumes de informação.
Realizar análises exploratórias de dados
Identifique padrões, tendências, correlações e comportamentos relevantes que apoiem diagnósticos e decisões no contexto profissional.
Tratar, limpar e transformar dados com Python
Corrija erros, lidando com valores ausentes, padronizando informações e preparando bases confiáveis para análises consistentes.
Programa do Curso
Análise de Dados com Python
Módulo 1 – Fundamentos de Python para Análise de Dados
Introdução à linguagem Python e ambiente de desenvolvimento (Jupyter)
Tipos de dados, variáveis e estruturas de controle (condicionais e loops)
Funções e organização de código
Bibliotecas essenciais: Pandas (com noções de NumPy)
Módulo 2 – Importação e Preparação de Dados
Importação de dados de arquivos CSV, Excel e JSON
Limpeza e tratamento de dados (dados faltantes, tipos incorretos)
Conversão de tipos (astype, to_datetime)
Tratamento de strings (strip, upper/lower, replace)
Criação e modificação de DataFrames com Pandas
Filtragem, ordenação e manipulação de colunas
Módulo 3 – Exploração e Estatística Descritiva
Métricas descritivas (média, mediana, desvio-padrão, quartis)
Identificação e tratamento de outliers
Agrupamento de dados e pivôs (groupby, agg, pivot_table)
Interpretação de estatísticas para tomada de decisão
Módulo 4 – Visualização de Dados
Princípios básicos de storytelling com dados
Gráficos básicos: histogramas, barras e linhas
Gráficos avançados com Matplotlib e Seaborn
Visualizações interativas (noções de Plotly)
Escolha de gráfico segundo variáveis e tipos de dados
Erros comuns de visualização
Módulo 5 – Projeto Prático de Análise
Definição de problema real de dados
Preparação e exploração da base (limpeza e estatísticas)
Criação de visualizações e relatório de conclusões
Apresentação dos resultados e recomendações
Facilitador(a)
Yuri Maia Santana
Yuri Santana é Tech Lead de BI na Ponce Tech, com atuação em projetos de dados e analytics em diferentes segmentos de mercado. É Cientista de Dados pela Universidade Presbiteriana Mackenzie, Bacharel em Contabilidade pela FEAACS/UFC e atualmente cursa MBA em Engenharia de Dados pela Faculdade Impacta Tecnologia. Possui experiência em áreas como auditoria contábil, saúde, logística, distribuidora de alimentos, telemarketing, pricing e sistemas de recomendação, atuando na interseção entre negócio, dados e tecnologia.
