A revolução tecnológica vivenciada nas últimas décadas possibilitou, dentre diversos avanços e melhorias, a coleta, o arquivamento e a análise de um grande volume de dados digitalizados. Independente do setor, é comum a necessidade de profissionais elaborarem e analisarem planilhas de dados qualitativos e quantitativos. Conhecer a linguagem de programação Python e sua aplicação em editores de planilhas possibilitará a otimização do tempo demandado para análises de grandes volumes de dados.

Aprender os fundamentos da linguagem de programação Python, automatizar tarefas de análises rotineiras e ampliar o escopo das análises possíveis com os seus dados armazenados.

Profissionais que utilizem planilhas de Excel e/ou Google Sheets para a análise de dados e resultados.

Competência fundamental para todos os profissionais que utilizam dados na gestão e/ou tomada de decisões.

Módulo 1:

• Bem-vindo ao Python!
• Jeitos de se utilizar o Python
• Importando pacotes
• Carregando dados
• Olhando para os dados com print()
• Tipos de dados que o Python reconhece
• Tipos de objetos com os quais o Python trabalha DataFrames e seus métodos
• O método .head()
• Métodos .info() e .describe()
• O método .sort_values()
• Filtrando linhas e criando colunas

Módulo 2:

• Criando tabelas dinâmicas com Python
• Agrupar e somar: a tabela dinâmica para iniciantes. Resumo puro com .sum()
• Utilizando os métodos .groupby() e .sum() juntos. Resumindo e classificando valores
• Agrupando os dados por várias colunas 

Módulo 3:

• PROCV com Python
• Lendo planilhas com a função pd.ExcelFile()
• Usando o atributo .sheet_names
• Usando os métodos .parse(), .str.lower(), .str.title(),
• .str.strip() e .drop() para ler múltiplas planilhas fazendo PROCV com o Python

Módulo 4:

• Gerando gráficos com o Python
• Como construir um gráfico em Python 
• Como fazer uma gráfico de barras 
• Usando a biblioteca sns
• Colocando títulos e legendas 
• O poder da tonalidade - Interpretação de matiz