Curso de Python ministrado no Mestrado em Economia da EPGE (FGV)
O conteúdo do curso costuma ser dividido entre as aulas da seguinte forma:
| Aula | Tópicos abordados | Notebooks | Pacotes | Entregas |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Tipos de dados; funções e condicionais; pacotes | 1, 2 e 3 | ||
| 2 | Loops e iteráveis (listas, tuplas, conjuntos e dicionários) | 4, 5 e 6 | scipy | Listas 10 e 20 |
| 3 | Séries | 7 | Listas 30, 40 e 50 | |
| 4 | DataFrames; Exercícios | 8 e 9 | pandas | Lista 60 |
| 5 | DataFrames com strings, categorias e datas ; Exercícios | 8b e 11b | pandas, datetime, requests | Lista 70 |
| 6 | Gráficos | 10 | matplotlib, seaborn | Projeto 10 - Séries |
| 7 | Limpeza de bases difíceis | 11 | pandas, seaborn | |
| 8 | Arrays | 12 | numpy, numba | Projeto 20 - DataFrames |
| 9 | Classes e modelos | 13 | Lista 80 | |
| 10 | Modelos Estatísticos Clássicos | 14 | statsmodels, scipy | Projeto 30 - Gráficos |
| 11 | Data Science & Machine Learning | 15 | scikit-learn, yellowbrick, pickle | |
| 12 | Big Data | 16 | dask |