First-Step-Learning-Python

My first projects training the Python language

Introdução

Este repositório contém notebooks em Python que representam meus primeiros passos na linguagem, como parte da formação "Python para Data Science" da Alura. Durante esta formação, estou explorando Python, a linguagem mais popular em Data Science, e aprendendo a usar algumas das bibliotecas mais utilizadas na área, como Pandas e NumPy.

Descrição do Projeto

A formação "Python para Data Science" da Alura é projetada para ensinar Python e suas bibliotecas principais para manipulação e análise de dados. Abaixo estão os principais tópicos abordados e as bibliotecas utilizadas:

Conceitos Básicos de Python

Uso de variáveis

• Estruturas condicionais
• Estruturas de repetição
• Estruturas de dados simples, como listas e dicionários
• Biblioteca NumPy

Manipulação de arrays

Operações matemáticas Operações estatísticas básicas Classificação e seleção de dados Biblioteca Pandas

Coleta, preparação e exploração de dados

• Importação de dados de arquivos CSV, Excel, JSON, e páginas web
• Transformação de dados em DataFrames
• Operações com DataFrames: filtragem, ordenação, agregação, entre outras

Objetivos

O objetivo deste repositório é documentar e compartilhar meu progresso na aprendizagem de Python para Data Science, utilizando as bibliotecas Pandas e NumPy para manipulação e análise de dados. Este projeto inclui:

• Scripts que demonstram a aplicação de conceitos básicos de Python.
• Exemplos de manipulação de arrays usando NumPy.
• Projetos de ciência de dados que utilizam Pandas para importar, transformar e analisar dados.

Bibliotecas Utilizadas

• Pandas: Para manipulação e análise de dados, incluindo importação de diversos tipos de arquivos e operações com DataFrames.
• NumPy: Para manipulação de arrays e operações matemáticas e estatísticas.

Conclusão

Este repositório é uma documentação da minha jornada de aprendizado em Python para Data Science. A formação da Alura tem sido fundamental para entender e aplicar as bibliotecas Pandas e NumPy em diversos projetos de ciência de dados, desde a coleta e preparação de dados até a análise e transformação desses dados.

Espero que este repositório seja útil para outros iniciantes em Data Science e Python, fornecendo exemplos práticos e insights sobre como começar a trabalhar com essas poderosas ferramentas.

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Introduction

This repository contains Python notebooks that represent my first steps in the language as part of the "Python for Data Science" course from Alura. During this course, I am exploring Python, the most popular language in Data Science, and learning to use some of the most widely used libraries in the field, such as Pandas and NumPy.

Project Description

The "Python for Data Science" course from Alura is designed to teach Python and its main libraries for data manipulation and analysis. Below are the main topics covered and the libraries used:

Basic Python Concepts

Use of variables

• Conditional structures
• Repetition structures
• Simple data structures like lists and dictionaries
• NumPy Library

Array manipulation

• Mathematical operations
• Basic statistical operations
• Sorting and data selection
• Pandas Library

Data collection, preparation, and exploration

• Importing data from CSV, Excel, JSON files, and web pages
• Transforming data into DataFrames
• DataFrame operations: filtering, sorting, aggregation, among others

Objectives

The objective of this repository is to document and share my progress in learning Python for Data Science, using the Pandas and NumPy libraries for data manipulation and analysis. This project includes:

• Scripts demonstrating the application of basic Python concepts.
• Examples of array manipulation using NumPy.
• Data science projects that use Pandas to import, transform, and analyze data.

Libraries Used

• Pandas: For data manipulation and analysis, including importing various types of files and performing operations on DataFrames.
• NumPy: For array manipulation and mathematical and statistical operations.

Conclusion

This repository documents my learning journey in Python for Data Science. The Alura course has been fundamental in understanding and applying the Pandas and NumPy libraries in various data science projects, from data collection and preparation to data analysis and transformation.

I hope this repository will be useful to other beginners in Data Science and Python, providing practical examples and insights on how to start working with these powerful tools.