Pessoal, a nossa ideia não é lançar uma lista de tutoriais/aulas para seguirem. Por maior que seja a dedicação, sabemos que no fim das contas não se retém o conteúdo.
Por isso, disponibilizamos uma lista de exercícios acompanhada de materiais de referência que devem ser consultados conforme progredirem e acharem necessário. A referência que linkamos é uma que acreditamos ser particularmente boa: clara e objetiva, com código disponível no Google Colab. Lembrem-se: o mais importante é aprender, não ser rápido!
PS: Esse material não é nosso! Encontramos na internet durante nosso busca para montar o curso. Temos que tirar o chapéu para o autor.
- numpy==1.18.1
- matplotlib==2.0.2
- seaborn==0.8.1
- pandas==1.0.4
Crie um novo environment com todos os requerimentos necessários a partir do seguinte comando:
conda create -name <ENV_NAME> -file requirements.txt
Depois de configurar o novo enviromnment, para ative o usando (windows)
activate <ENV_NAME>
ou se você está em uma máquina linux
source activate <ENV_NAME>
Agora já pode começar a trabalhar nos exercícios. Basta navegar até o diretório aonde estão localizados os exercícios e e lançar o jupyter notebook a partir do terminal usando o comando
jupyter notebook
Alternativamente, use o Google Colab. Nele você não precisará instalar nada além de poder acessar de qualquer lugar! Basta fazer o upload do seu jupyter notebook ou então entrar diretamente com a URL do jupyter nesse repositório. Por outro lado, pode precisar fazer o upload de alguns dos materiais disponibilizados como os datasets.
| Getting and knowing | Merge | Time Series |
| Filtering and Sorting | Stats | Deleting |
| Grouping | Visualization | Indexing |
| Apply | Creating Series and DataFrames | Exporting |
Chipotle Occupation World Food Facts
Chipotle Euro12 Fictional Army
Alcohol Consumption Occupation Regiment
Students Alcohol Consumption US_Crime_Rates
Auto_MPG Fictitious Names House Market
Chipotle Titanic Disaster Scores Online Retail Tips
Apple_Stock Getting_Financial_Data Investor_Flow_of_Funds_US
- Exercícios - Copyright (c) 2018, Guilherme Samora