Fundamentos de Análise de Dados: Do Excel ao Python — LearnFlat

Fundamentos de Análise de Dados: Do Excel ao Python

Vá da análise básica de planilhas no Excel às capacidades avançadas de manipulação e visualização de dados com as bibliotecas centrais do Python.

⏱ 1 h 📚 7 aulas 🎧 Versão em áudio

Sobre este curso

Você está procurando transformar dados brutos de negócios em insights acionáveis, mas não sabe por onde começar? Este curso oferece um caminho claro desde as habilidades de planilha que você já pode ter até as poderosas capacidades de programação necessárias para ter sucesso em um mundo orientado por dados. Você começará sua jornada no ambiente familiar do Excel, aprendendo a limpar, organizar e analisar dados com funções, Tabelas Dinâmicas (PivotTables) e gráficos. Em seguida, fará a transição suave para o Python, onde descobrirá como automatizar tarefas, lidar com conjuntos de dados maiores e criar análises e visualizações sofisticadas que vão além dos limites de uma planilha. O que você aprenderá: - Analisar conjuntos de dados usando recursos avançados do Excel, como Tabelas Dinâmicas, funções PROCV (LOOKUP) e fórmulas de matriz dinâmica. - Configurar um ambiente Python moderno e aprender a sintaxe fundamental para trabalhar com tipos e estruturas de dados. - Usar a biblioteca pandas no Python para limpar, transformar e agregar eficientemente dados de várias fontes, como arquivos CSV e Excel. - Criar gráficos e diagramas atraentes tanto no Excel quanto no Python (usando bibliotecas como Matplotlib) para comunicar suas descobertas. - Entender os princípios centrais da análise de dados, desde fazer as perguntas certas até interpretar os resultados. - Aplicar suas habilidades a estudos de caso e exercícios de análise práticos e orientados para negócios. O curso começa com os princípios de análise de dados usando os recursos mais poderosos do Excel antes de introduzir progressivamente o Python e suas bibliotecas essenciais de ciência de dados para análises mais robustas. Construímos suas habilidades do zero, garantindo uma compreensão sólida a cada passo. Este curso é projetado para iniciantes absolutos, sem experiência prévia em programação ou análise de dados. Se você é um profissional de escritório, estudante ou qualquer pessoa curiosa sobre dados, você tem tudo o que precisa para começar. Comece sua jornada no mundo da análise de dados hoje.

O que você vai receber

  • 📜 Certificado de conclusão
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  • 💬 Tutor AI pessoal
    Travou em uma aula? Pergunte ao seu tutor integrado qualquer coisa, a qualquer hora.
  • 🎧 Versão em áudio incluída
    Estude em qualquer lugar, sem tela
  • ♾️ Acesso vitalício
    Volte quando quiser, sem expirar
  • 📱 Celular ou computador
    Funciona em qualquer dispositivo
  • 💸 Reembolso em 14 dias
    Sem perguntas
  • Curto e focado
    1 h de conteúdo prático

Avaliações (2)

Александр Васильев BY Aluno verificado
★ 5 · 2026-05-02T10:05:16+00:00

Шла на курс с уверенным Excel, но без малейшего понятия о Python, и переход оказался на удивление плавным. Сначала повторили сводные таблицы и формулы, а потом аккуратно показали те же задачи уже через pandas, и связь между ними стала очевидной. Особенно зашли уроки по визуализации в matplotlib, наконец перестала бояться кода. Теперь обрабатываю отчёты в разы быстрее, чем раньше вручную. Отличный мост от таблиц к настоящему анализу данных.

Mateo Morales AR
★ 4 · 2025-11-13T18:27:41+00:00

Buen puente entre Excel y pandas, aunque la parte de visualización se me hizo algo corta.

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Perguntas frequentes

O que preciso para fazer este curso? +

Só um celular ou computador com internet. Sem instalações nem hardware especial.

Como faço para pagar? +

Com cartão via Stripe. Não guardamos dados do cartão — o Stripe processa com segurança.

Posso pedir reembolso? +

Sim — reembolso integral em 14 dias, sem perguntas.

Por quanto tempo terei acesso? +

Para sempre. Uma vez comprado, o curso é seu para revisar quando quiser.

Vou receber um certificado? +

Sim. Ao concluir, você recebe um certificado que pode adicionar ao seu perfil do LinkedIn.

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