ImersaoAluraPython

Durante a Imersão Python: Do Excel à Análise de Dados da Alura, eu aprendi como usar Python na prática, desenvolvi habilidades essenciais em análise de dados e potencializei a minha carreira transformando dados em insights valiosos.

Aprendizados

Aula 1

Nesta aula, eu aprendi:

• Fazer análises exploratórias pelo Google Sheets com fórmulas
• Usar o Chat GPT;
• Gerar tabelas e cálculos de estatísticas como Máximo, Mínimo e Média.

O desafia da aula 1 foi:

• Fazer os cálculos com as colunas de porcentagem (variação semanal; mensal; anual e 12 meses);
• Pegar via Chat GPT as faixas de idade;
• Pedir para o GPT gerar a fórmula IF para as faixas de idade

Aula 2

Nesta aula, eu aprendi:

• Gerar de tabelas e cálculos de estatísticas;
• Criar gráficos no Google Sheets;
• Conhecer o Google Colab;
• Iniciar a manipulação de dados com Python Pandas.

O desafia da aula 2 foi:

• Criar um gráfico de barras olhando a faixa etária e o valor da variação;
• Fazer outro gráfico de barras com a faixa etária e a quantidade de empresas que estão em cada faixa etária;
• Explorar os tipos de gráficos com os dados já feitos.

Aula 3

Nesta aula, eu aprendi:

• Manipular dados com Pandas;
• Transformar a planilha de ações com funções do Pandas;
• Construir gráficos com a biblioteca Plotly Express;
• Usar o Chat GPT durante o código.

O desafia da aula 3 foi:

• Pesquisar com a documentação da biblioteca Plotly ou GPT como mudar a formatação dos números do gráfico de barras;
• Fazer o gráfico de pizza no df_análise_segmentos com a mesma biblioteca Potly;
• Fazer o GroupBy da categoria de idades e gerar o gráfico de barras.

Aula 4

Nesta aula, eu aprendi:

• Criar gráficos de velas;
• Fazer gráficos interativos com Plotly.

O desafia da aula 4 foi:

• Pesquisar o que é uma tupla em Python;
• Buscar a ação da Apple e recriar o gráfico de Candlestick usando a biblioteca MPLFinance

Aula 5

Nesta aula, eu aprendi:

• Sobre um introdução ao Machine Learning;
• Previsão de séries temporais