Para quem quer usar Python no contexto real de análise
O curso foi desenhado para iniciantes em Python, profissionais em transição de carreira, pessoas que hoje dependem muito de planilhas e analistas que querem ganhar repertório técnico.
Curso em português para brasileiros
Python para analistas de dados
Aprenda Python com foco em análise de dados, usando pandas, tratamento de bases, visualização e automação leve sem transformar o curso em uma formação genérica de programação.
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12 módulos
45 aulas
26h+ de conteúdo
1 projeto final
Saia na frente da concorrência
Aprenda Python do jeito que faz sentido para quem trabalha com dados.
Em vez de estudar uma linguagem genérica sem contexto, você aprende Python aplicado à rotina analítica, com datasets, pandas e desafios práticos desde o começo.
Python sem desvio para programação genérica
A proposta não é transformar você em desenvolvedor. O foco é usar Python para ler arquivos, tratar bases, cruzar dados, calcular métricas e organizar análises de um jeito mais produtivo.
Teoria e prática na mesma tela
Sem videoaulas longas e sem setup complicado para começar. Você aprende com explicação direta, desafio aplicado e prática imediata dentro da própria plataforma.
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Quem criou este curso
Criado por quem usa Python no trabalho real de dados.
A proposta aqui é ensinar Python como ferramenta de análise. Você aprende o que realmente ajuda a ler arquivos, tratar dados, cruzar bases, criar gráficos e automatizar tarefas sem se perder em conteúdo de programação que não vai usar agora.
Criador e instrutor
Raphael Carvalho
Raphael tem mais de 10 anos de carreira em dados e construiu sua trajetória no Brasil e no exterior, com passagens por empresas como Zoetis, Forbes US, XP Investimentos, Nubank e outras operações em que análise e automação fazem parte da rotina.
Neste curso, ele filtra Python pelo que realmente importa para um analista: lógica suficiente para programar com segurança, pandas para manipular bases e clareza para transformar código em análise útil.
Carreira internacional em dadosStartups nos EUAForbes USEx-XP InvestimentosEx-Nubank
Co-criadora
Giovanna Carvalho
Giovanna é publicitária de formação e fez sua transição para a carreira de dados. Atuou em empresas brasileiras de tecnologia como Stone e iFood e conhece de perto a dificuldade de aprender programação quando o objetivo é aplicar isso no trabalho.
A participação dela ajuda a tornar o curso mais didático para quem está saindo do zero e precisa de uma explicação acessível, prática e conectada à realidade de transição de carreira.
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O que você será capaz de fazer
O que você vai conseguir fazer com Python no dia a dia analítico.
O curso foi desenhado para transformar Python em uma ferramenta útil de trabalho, não em uma lista solta de conceitos de programação.
- Escrever código básico com variáveis, listas, dicionários, condicionais, loops e funções.
- Ler CSV, Excel e outros arquivos para começar análises fora do banco.
- Usar pandas para filtrar, ordenar, criar colunas e inspecionar bases.
- Limpar dados, tratar valores nulos, converter tipos e padronizar campos.
- Cruzar tabelas, agregar métricas e montar análises mais organizadas.
- Criar gráficos simples e automatizar rotinas analíticas leves com Python.
Os blocos do curso
Da lógica básica ao pandas e à automação leve.
O curso foi dividido em três blocos para que você aprenda a linguagem, depois use pandas com segurança e, por fim, aplique Python em análises mais completas.
Base de Python para análise
Aprender a lógica da linguagem com foco em leitura, interpretação e pequenos fluxos analíticos.
Variáveis, números, texto, operadores, listas, dicionários e booleanos.
Condicionais, loops e primeiras funções para reaproveitar cálculos.
Leitura de código, erros comuns e mini fluxos analíticos desde o começo.
Por que isso importa
Essa base evita que Python pareça abstrato. Você aprende o suficiente para começar a pensar em etapas, regras e transformações de dados com confiança.
Pandas e tratamento de dados
Transformar Python em uma ferramenta prática para carregar, limpar, combinar e resumir bases.
Leitura de arquivos, DataFrame e Series.
Seleção de linhas e colunas, filtros, ordenação e criação de colunas.
Limpeza de dados, groupby, pivot_table, merge e validação depois do join.
Por que isso importa
É aqui que Python começa a resolver problemas concretos do dia a dia analítico, especialmente quando a planilha já não é suficiente.
Análise, visualização e automação leve
Fechar o curso aplicando Python em métricas, datas, gráficos e rotinas que podem ser reaproveitadas.
Análises temporais, comparações de período e métricas operacionais.
Visualização com Plotly Express e organização de saídas analíticas.
Automação leve com pandas e projeto final para consolidar a aplicação do curso.
Por que isso importa
No fim, você não fica apenas sabendo sintaxe. Você passa a usar Python como apoio real para investigar dados, organizar análises e ganhar autonomia.
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Currículo
Os 12 módulos foram organizados em 3 etapas para ficar mais fácil avançar com consistência.
Em vez de jogar tudo de uma vez, o curso foi agrupado em três etapas para acompanhar a sua evolução: base da linguagem, pandas e aplicação prática em análise.
12 módulos
45 aulas
26h+ de conteúdo
1 projeto final
Fechamento do curso
O curso fecha com um projeto final para consolidar leitura de dados, tratamento com pandas, análise e visualização em uma entrega mais completa.
Parte 1 Parte 1: Base de Python para análise
3 módulos e 12 aulas para sair do zero em Python e construir a lógica essencial antes de entrar em análise com pandas.
Parte 1: Base de Python para análise
3 módulos e 12 aulas para sair do zero em Python e construir a lógica essencial antes de entrar em análise com pandas.
Módulo 01 4 aulas
Primeiros passos com Python para análise
Módulo 02 4 aulas
Estruturas básicas da linguagem
Módulo 03 4 aulas
Lógica de programação sem complicação
Parte 2 Parte 2: Pandas e manipulação de dados
5 módulos e 20 aulas para ler arquivos, estruturar DataFrames, limpar dados e combinar bases com mais critério.
Parte 2: Pandas e manipulação de dados
5 módulos e 20 aulas para ler arquivos, estruturar DataFrames, limpar dados e combinar bases com mais critério.
Módulo 04 4 aulas
Leitura de dados com pandas
Módulo 05 4 aulas
Fundamentos de pandas
Módulo 06 4 aulas
Limpeza e preparação de dados
Módulo 07 4 aulas
Agregação e métricas
Módulo 08 4 aulas
Combinação de bases
Parte 3 Parte 3: Análise, visualização e automação
4 módulos e 13 aulas para trabalhar com datas, criar visualizações, automatizar rotinas leves e fechar com um projeto final.
Parte 3: Análise, visualização e automação
4 módulos e 13 aulas para trabalhar com datas, criar visualizações, automatizar rotinas leves e fechar com um projeto final.
Módulo 09 4 aulas
Datas e análises temporais
Módulo 10 4 aulas
Visualização de dados com Python
Módulo 11 4 aulas
Automação leve com pandas
Módulo 12 1 aula
Projeto final
Desafio prático para consolidar o bloco e conectar o conteúdo de forma mais aplicada.
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Veja uma aula na prática
Teoria e código na mesma tela.
Este é um exemplo do tipo de experiência que o aluno encontra dentro do curso de Python para analistas de dados: explicação direta, desafio aplicado e resposta executando na hora.
Teoria
O que `if` e `else` fazem no Python
`if` e `else` são estruturas condicionais. Elas servem para fazer o código escolher um caminho com base em uma regra, como acontece quando você precisa transformar uma métrica em um status simples.
`if` é a estrutura usada para tomar decisões no código. Você escreve uma condição e diz ao Python o que fazer quando essa condição for verdadeira.
`else` entra como o caso restante. Se a condição do `if` não for atendida, o Python executa o bloco do `else`.
A leitura do bloco é simples: primeiro vem a regra, depois os dois pontos e, na linha de baixo, o código recuado que deve rodar. Essa indentação faz parte da sintaxe do Python.
Desafio
Classifique a taxa de reembolso
Agora que a lógica foi apresentada, o desafio é aplicar `if` e `else` para classificar a taxa abaixo. À direita, o editor mostra uma resposta possível.
- Use `taxa_reembolso = 2.8`.
- Guarde `"controlado"` em `answer` se a taxa for menor ou igual a `3`.
- Caso contrário, guarde `"atencao"` em `answer`.
- No fim, rode `print(answer)`.
taxa_reembolso = 2.8
if taxa_reembolso <= 3:
answer = "controlado"
else:
answer = "atencao"
print(answer) Saída
>>> controlado
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Este curso faz sentido para você se...
Está começando em Python e quer aprender com foco em análise de dados.
Está em transição de carreira e quer uma forma prática de entrar em contato com programação.
Usa planilhas no dia a dia e quer evoluir para análises mais reproduzíveis.
Já atua como analista júnior e quer fortalecer pandas, tratamento de dados e automação leve.
Trabalha em marketing, produto, operações ou negócios e quer mais autonomia para manipular bases.
Este curso não é para quem...
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Módulos
12
Aulas
45
Fechamento
Projeto final
Você entra uma vez, acessa o curso completo e avança no seu ritmo em uma trilha única pensada para transformar Python em uma ferramenta útil de trabalho.
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