Domine os fundamentos do Python neste curso prático, projetado para iniciantes. Aprenda conceitos essenciais como tipos de dados, estruturas de controle, funções, módulos e estruturas de dados através de laboratórios interativos e desafios práticos. Perfeito para quem está começando sua jornada na programação Python.
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Seu Primeiro Laboratório de Python
Comunicação da Academia Espacial
Tipos de Dados e Operadores em Python
Criar um Processador de Crachás para Astronautas
Estruturas de Controle em Python
Criar uma Contagem Regressiva para Lançamento de Foguete
Funções e Módulos em Python
Calculadora de Missão Espacial
Estruturas de Dados em Python
Sistema de Gerenciamento de Missões Espaciais
Neste curso, você aprenderá o que são Structured Query Language (SQL) e bancos de dados, os fundamentos de gerenciamento de banco de dados, como configurar e instalar o MySQL, e como fazer com que o cliente MySQL se conecte a um Servidor MySQL.
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Neste curso, aprenda os fundamentos do PostgreSQL, desde a instalação até as operações de dados, incluindo gerenciamento de banco de dados, criação de tabelas e consultas simples.
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Este curso abrangente aborda os conceitos fundamentais e técnicas práticas do NumPy, a biblioteca essencial para computação numérica em Python. Aprenda a criar, manipular e analisar arrays de forma eficiente.
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Este curso abrangente aborda os conceitos fundamentais e técnicas práticas do Pandas, a biblioteca essencial para manipulação e análise de dados em Python. Aprenda a criar, manipular e analisar dados de forma eficiente usando DataFrames e Series.
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Este curso abrangente aborda os conceitos fundamentais e técnicas práticas do Matplotlib, a biblioteca essencial de plotagem em Python. Aprenda a criar diversos tipos de gráficos e visualizações, incluindo gráficos de linha, gráficos de barras, gráficos de dispersão, histogramas, gráficos de pizza e subplots.
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Este curso abrangente aborda os conceitos fundamentais e técnicas práticas do Scikit-learn, a biblioteca essencial de aprendizado de máquina em Python. Aprenda a construir, treinar e avaliar modelos de aprendizado de máquina usando diversos algoritmos e técnicas de pré-processamento.
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Compare oportunidades de abertura com pandas e Matplotlib, preserve o significado de dados ausentes e entregue uma análise reproduzível com uma recomendação fundamentada.
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Crie recomendações transparentes com Python e NumPy: filtre alternativas utilizáveis, compare características escaladas e explique todos os empates.
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Estime a presença sete dias antes com Python: respeite a disponibilidade, ajuste pré-processamento em eventos anteriores e compare regressão pequena com uma mediana.
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