Bem-vindo ao curso de Análise Exploratória de Dados em Python!

A análise exploratória de dados (EDA – Exploratory Data Analysis) é uma etapa essencial no processo de análise de dados. Ela nos permite descobrir padrões, identificar insights e compreender melhor o conjunto de dados com o qual estamos trabalhando. Neste curso, mergulharemos nas técnicas e ferramentas essenciais em Python para realizar uma EDA abrangente e eficaz.

Começaremos pelo básico, aprendendo como ler e carregar os dados em Python. A partir daí, exploraremos cada aspecto da tabela de dados, entendendo suas colunas, tipos de dados e estrutura. Vamos aprender a identificar valores ausentes, lidar com eles e garantir que nossos dados estejam prontos para análise.

Em seguida, mergulharemos nas técnicas para explorar os valores numéricos do conjunto de dados. Usaremos boxplots para identificar outliers, entender a distribuição dos dados e detectar possíveis discrepâncias. Usando histogramas, violinos e outras visualizações, aprenderemos a investigar a distribuição dos valores e entender suas características.

Além dos valores numéricos, também exploraremos os valores categóricos do conjunto de dados. Veremos como criar gráficos de barras para comparar diferentes categorias e analisar sua distribuição. Descobriremos como medir a normalidade e outras métricas de dispersão para entender a variabilidade dos dados e sua relevância para a análise. Também abordaremos os conceitos de correlação e regressão linear, tanto do ponto de vista gráfico quanto estatístico.

Se você está pronto para dominar a arte da análise exploratória de dados em Python e desbloquear o potencial oculto nos seus conjuntos de dados, este curso é perfeito para você. Prepare-se para aprofundar suas habilidades de análise e se tornar um analista de dados mais competente e confiante!