Participe do Desafio de Python Pandas Online e Gratuito oferecido pela 7 Days Of Code e leve seus estudos de programação a um novo nível.

Ao longo de sete dias, você enfrentará sete desafios distintos, cada um desenvolvido para aprimorar suas habilidades em manipulação, visualização e análise de dados utilizando a biblioteca Python Pandas.

Este é o momento ideal para desenvolver seu portfólio e enriquecer seu GitHub, enquanto explora dados de empréstimos dos acervos do sistema de bibliotecas da UFRN.

Durante o desafio, você aprenderá a navegar por uma variedade de funcionalidades do Pandas, desde a importação de dados em diferentes formatos até a realização de agregações complexas.

7 Days of Code de Python Pandas

Participe do Desafio de Python Pandas Online e Gratuito oferecido pela 7 Days Of Code, uma oportunidade única para colocar em prática seus conhecimentos de programação.

Imagem da página do programa

Este desafio, criado por profissionais do mercado, é perfeito para quem deseja desenvolver habilidades práticas enquanto enriquece seu portfólio e GitHub.

Ao longo de sete dias, você enfrentará sete desafios distintos, cada um projetado para aprimorar suas habilidades em manipulação, visualização e análise de dados.

Exploração de Dados com Python Pandas

Durante o evento, seu principal objetivo será explorar dados de empréstimos dos acervos do sistema de bibliotecas da UFRN.

Para isso, você será guiado através de diversas funcionalidades que o Python Pandas pode oferecer.

Desde a importação de dados em diferentes formatos até a realização de agregações, divisões e transformações de tabelas, cada etapa do desafio é uma chance de aprender mais sobre como manipular e analisar dados de maneira eficiente.

Ao final do desafio, você será capaz de exportar tabelas estilizadas com análises prontas para serem inseridas em outras aplicações. Confira os desafios:

Dia 1

Já no primeiro dia, você você precisará começar com a coleta e organização dos dados, para que possa trabalhar com eles nas próximas análises. Depois, você irá unificá-los em um único Dataframe. Você já começará a usar algumas ferramentas, como o Jupyter Notebook.

Dia 2

Hoje, você irá começar a manipular os seus dados, ou seja, tirar o que não for necessário, agrupar dados, atribuir novas informações, etc. Você irá iniciar a limpeza e atribuir mais contexto aos seus dados para depois aprofundar-se nas análises.

Dia 3

Finalmente você começará a realizar análises! Você irá verificar qual é a quantidade total de livros emprestados por cada ano, plotar um gráfico de linhas e, depois, fazer uma análise em relação à visualização gerada.

Dia 4

Chegou a hora de brincar com variáveis categóricas. Com os dados em mãos, irá gerar uma tabela de frequência com o percentual para cada variável e, como isso é um trabalho repetitivo, irá criar uma função que gere a tabela com os valores.

Dia 5

Nesse dia, você vai começar a usar o Boxplot, uma das visualizações mais poderosas que existe. Você vai avaliar a distribuição de empréstimos mensais por ano entre os alunos para a coleção que tiver a maior frequência de empréstimos. Depois, irá plotar um gráfico para cada tipo de usuário e ter um Boxplot para cada ano.

Dia 6

Chegando quase no final, você precisará calcular a quantidade de empréstimos realizados entre 2015 e 2020 por cada curso de graduação que passará pela avaliação. Com os dados em mãos, irá gere uma tabela com características específicas.

Dia 7

No sétimo e último dia do desafio, você precisará criar uma tabela com as diferenças percentuais de empréstimos entre três períodos diferentes. Você irá criar o HTML da tabela obtida, a fim de enviá-lo à equipe de Front-end.

Suporte Contínuo e Resultados Compartilháveis

Após sua inscrição, você receberá um e-mail diário contendo o contexto do desafio do dia, a tarefa a ser realizada e links para materiais extras que ajudarão a aprofundar seu entendimento sobre os temas abordados.

Este desafio é ideal para qualquer pessoa interessada em tecnologia e programação que deseja saber como praticar as habilidades demandadas pelo mercado de trabalho.

Depois dos sete dias, você terá desenvolvido vários projetos que poderão ser adicionados ao seu portfólio, demonstrando suas habilidades a empregadores potenciais e a sua rede social.

Não perca a chance de compartilhar seus resultados e progresso nas redes sociais, ganhando visibilidade e reconhecimento na comunidade de tecnologia!

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Python Pandas

Python Pandas é uma biblioteca de software livre e de código aberto que proporciona ferramentas de análise e manipulação de dados excepcionais para a linguagem de programação Python.

Desenvolvida por Wes McKinney em 2008, Pandas é hoje uma das ferramentas mais populares no campo de ciência de dados devido à sua eficiência e facilidade de uso.

A biblioteca é especialmente feita para trabalhar com dados tabulares ou heterogêneos e é ideal para diversas operações como a limpeza, transformação e análise de grandes conjuntos de dados.

Características Principais do Pandas

O Pandas oferece duas estruturas de dados principais: “Series” e “DataFrame”, que são adequadas para manipular uma variedade de tipos de dados e tamanhos de conjunto de dados.

A “Series” é uma matriz unidimensional capaz de armazenar qualquer tipo de dado, enquanto o “DataFrame” é uma estrutura bidimensional semelhante a uma tabela de banco de dados.

Essas estruturas oferecem uma maneira intuitiva de organizar, filtrar, manipular e analisar dados com alta performance. Pandas integra-se perfeitamente com outras bibliotecas populares de Python como NumPy e matplotlib, tornando-o uma ferramenta ainda mais poderosa para análise de dados.

Utilização do Pandas em Projetos de Análise de Dados

Pandas é muito utilizado em uma variedade de aplicações de dados, desde a análise financeira até a pesquisa científica. Ele permite aos usuários carregar, preparar, manipular, modelar e analisar dados de maneira rápida e eficiente.

Utilizando Pandas, é possível realizar tarefas complexas como a manipulação de datas, preenchimento de dados faltantes, agrupamento por categorias e pivotamento de tabelas com poucas linhas de código.

A capacidade de exportar e importar dados em diferentes formatos como CSV, SQL databases, Excel, entre outros, faz de Pandas uma ferramenta indispensável para profissionais que trabalham com grandes volumes de dados e necessitam de uma ferramenta robusta e flexível para análise e visualização de dados.

7 Days of Code

A 7 Days of Code é uma iniciativa da Alura que oferece uma série de desafios de programação projetados para estimular o desenvolvimento de habilidades em diversas tecnologias.

Ideal para programadores de todos os níveis, desde iniciantes até avançados, esta plataforma fornece uma oportunidade única para os participantes testarem e aprimorarem suas capacidades em um ambiente de aprendizado prático e competitivo.

Benefícios e Impacto da Participação

Participar dos desafios da 7 Days of Code traz diversos benefícios. Para os desenvolvedores, é uma excelente forma de aprender de maneira prática, enfrentando problemas reais que podem ser encontrados no dia a dia da profissão.

A comunidade da 7 Days of Code também oferece suporte através de fóruns e chats, onde os participantes podem interagir com outros desenvolvedores, trocar ideias, e obter feedback sobre seu trabalho.

Aceite o desafio e aprimore suas habilidades de análise de dados!

As inscrições para o 7 Days of Code de Python Pandas devem ser realizadas no site da 7 Days of Code.

Desafie seus amigos a dominar Python Pandas!

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