Dados com Python: Análise, Visualização e Automação
Domine pandas, matplotlib e automação de dados: limpeza, análise exploratória, visualizações profissionais, APIs e pipelines de dados para marketing e GEO.
O que você vai aprender
Ao final deste curso, você dominará pandas para manipulação de dados, matplotlib e seaborn para visualizações profissionais, consumo de APIs, web scraping ético, SQL com Python e construção de pipelines ETL completos.
Python se tornou a linguagem dominante em ciência de dados por uma razão simples: tem o ecossistema mais completo de bibliotecas para manipulação, análise e visualização de dados. Neste módulo, você terá uma visão panorâmica de como essas peças se encaixam.
As bibliotecas fundamentais do ecossistema:
1. NumPy: a base de tudo. Fornece arrays eficientes e operações matemáticas vetorizadas.
2. Pandas: construída sobre NumPy. Permite trabalhar com dados tabulares (como planilhas) de forma poderosa.
3. Matplotlib: a biblioteca de visualização mais tradicional. Gráficos de linha, barra, dispersão e muito mais.
4. Seaborn: construída sobre Matplotlib. Gráficos estatísticos bonitos com menos código.
5. Requests: para consumir APIs e coletar dados da web.
6. SQLAlchemy: para conectar Python a bancos de dados SQL.
# Verificando se as bibliotecas estão instaladas
import sys
print(f"Python: {sys.version}")
# Instalar as bibliotecas principais
# Execute no terminal (fora do Python):
# pip install numpy pandas matplotlib seaborn requests sqlalchemy openpyxlO fluxo típico de um projeto de dados:
1. Coleta: obter dados de APIs, bancos, arquivos CSV/Excel ou web scraping.
2. Limpeza: tratar valores ausentes, corrigir tipos, remover duplicatas.
3. Análise: explorar padrões, calcular estatísticas, agrupar dados.
4. Visualização: criar gráficos para comunicar descobertas.
5. Automação: transformar tudo em um pipeline repetível.
Você não precisa decorar todas as bibliotecas agora. Ao longo do curso, usaremos cada uma no momento certo. O importante é entender que Python tem uma ferramenta para cada etapa do trabalho com dados.
# Exemplo: pipeline simples de dados
import pandas as pd
# 1. Coleta (ler um CSV)
# df = pd.read_csv("dados.csv")
# 2. Limpeza
# df = df.dropna() # remover linhas vazias
# 3. Análise
# resumo = df.describe() # estatísticas básicas
# 4. Visualização
# df.plot(kind="bar") # gráfico de barras
print("Pipeline de dados pronto para uso!")Você conhece as principais bibliotecas do ecossistema de dados Python (NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn) e entende o fluxo típico de um projeto de dados.
Perguntas frequentes
Preciso saber programar antes de fazer este curso?
Quais bibliotecas são cobertas no curso?
Posso usar este curso para análise de marketing?
Preciso instalar algum software pago?
Como funciona o pipeline de dados do módulo final?
Alexandre Caramaschi
CEO da Brasil GEO, ex-CMO da Semantix (Nasdaq), cofundador da AI Brasil
Este curso faz parte do material educacional da Brasil GEO para capacitar profissionais de marketing e negócios na análise de dados com Python. Todos os exemplos usam cenários reais de métricas e KPIs.