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Repositório do curso de python para dados da turma de ADS - L - Prof. Dácio Souza

Primary LanguageJupyter NotebookGNU General Public License v2.0GPL-2.0

pythonDados4T24

Repositório do curso de python para dados da turma de ADS - L - Prof. Dácio Souza

Competências do curso Python para Dados:

1	Programar em Python com arquivos, sets e dicionários
	1.2	Escrever um programa que cria dicionarios e adiciona/remove elementos
	1.3	Entender as diferenças entre uma lista e um dicionário
	1.4	Remover elementos de objetos mutáveis baseados em critérios
	1.5	Usar sets para armazenar valores
	1.6	Escrever um programa que usa os métodos bases da classe set
	1.7	Escrever programas em python que façam a manipulação de arquivos em disco
	1.8	Ler e escrever arquivos no formato CSV usando o módulo csv
	1.9	Ler e escrever arquivos no formato JSON usando o módulo json
2	Consumir dados em diferentes formatos utilizando a biblioteca Pandas
	2.1	Ler e escrever arquivos no formato CSV utilizando Pandas
	2.2	Carregar dados provinientes de arquivos CSV de forma parcial
	2.3	Manipular dados no formato CSV usando outros delimitadores
	2.4	Manipular dados no formato JSON utilizando Pandas
3	Manipular dados tabulares provenientes de planilhas e banco de dados utilizando a biblioteca Pandas
	3.1	Manipular dados tabulares provenientes de arquivos no formato Excel usando Pandas
	3.2	Combinar dados provenientes de múltiplos arquivos Excel usando Pandas
	3.3	Carregar dados provenientes de um banco de dados SQL usando Pandas e sqlalchemy
	3.4	Armazenar dados em um banco de dados SQL usando Pandas e sqlalchemy
4	Encontrar e tratar bugs (erros) em Python
	4.1	Usar as blocos Try... Except  para tratar exceções
	4.2	Usando exceções para evitar falhas
	4.3	Usar o bloco "else" para tratar exceções
	4.4	Manipular a exceção FileNotFound Error
	4.5	Utilizar a diretiva "pass"para silenciar falhas conscientemente
5	Realizar web scraping utilizando expressões regulares e BeautifulSoup
	5.1	Fazer o download de páginas HTML utilizando a biblioteca urllib
	5.2	Parsear uma página HTML utiliozando a biblioteca BeautifulSoup
	5.3	Manipular exceções que possam ocorrer durante o processo de scraping
	5.4	Utlilzar os métodos find e find_all para selecionar atributos de interesse
	5.5	Navegar pela árvore de atributos de um documento HTML
	5.6	Utilizar expressões regulares em conjunto com métodos do BeautifulSoup para realizar webscrapping