Análise do Curso Intermediate Python Course | Discover Python Pandas & Logic | Hugo Bowne-Anderson | DataCamp

In this intermediate Python course, learn to visualize real data with Matplotlib’s functions and get to know new data structures such as the pandas DataFrame.

Última atualização em 20/02/2024 3:00 am Detalhes

Description

Ficha Técnica “Intermediate Python”

Informação Detalhes
Preço Não especificado
No. de Avaliações 475 reviews
Nota 4.6/5
Inscritos 1,005,802 Alunos
Atualizado Não especificado
Exercícios 87 Exercícios
Materiais/Vídeos 18 Vídeos
Data Online
Nível/Dificuldade Iniciante
Público-Alvo Aspirantes a cientistas de dados
Objetivo Melhorar habilidades em Python
Pré-requisitos Introdução ao Python
Idioma Inglês
Duração 4 Horas
Oferecido por DataCamp
Nome do Instrutor Hugo Bowne-Anderson

Análise: Prós e Contras “Intermediate Python”

Prós

  • “Aprendi muito com este curso! O instrutor é ótimo e os exercícios são muito úteis.”
  • “Este curso é uma ótima maneira de aprender Python para ciência de dados. O instrutor é claro e conciso, e os exercícios são desafiadores, mas possíveis.”
  • “Eu realmente gostei deste curso. Foi bem-ritmado e o conteúdo foi envolvente. Aprendi muito e me sinto mais confiante nas minhas habilidades em Python agora.”
  • O conteúdo é bem explicado e envolvente. O curso é bem estruturado e fácil de seguir.
  • Os exercícios são úteis e desafiadores.
  • O instrutor é apaixonado e experiente. Explicação clara e direta do instrutor.
  • O curso ajuda os alunos a desenvolver fortes habilidades em Python.
  • Gama diversificada de tópicos abordados, de visualização de dados a lógica booleana.
  • Projeto final proporciona um sentido de realização e teste prático de habilidades.
  • Grande quantidade de exercícios práticos.
  • O curso é uma excelente ponte do nível iniciante para o intermediário.
  • Clareza e objetividade nos materiais e vídeos.
  • Abordagem prática, com foco em exercícios.
  • Apresentação em ritmo ideal, nem muito rápido nem muito lento.
  • Excelente para iniciantes, com tarefas incrementais que reforçam o aprendizado.
  • Sugestões e dicas valiosas durante os exercícios.

Contras

  • O conteúdo é em Inglês.
  • “Este curso foi um pouco difícil para mim. Eu tive que fazer alguns intervalos e voltar a ele mais tarde. Mas, no geral, eu aprendi muito.”
  • “Eu gostaria que este curso fosse mais abrangente. Ele cobre os fundamentos do Python, mas não aprofunda alguns dos tópicos que são importantes para a ciência de dados.”
  • “Eu tive alguns problemas com a plataforma e com o suporte do instrutor. Mas, no geral, estou feliz com o curso.”
  • Alguns alunos acharam o curso muito difícil.
  • Alguns alunos sentiram que o curso poderia ser mais abrangente.
  • Alguns alunos tiveram problemas com a plataforma ou com o suporte do instrutor.
  • Alguns alunos mencionaram que gostariam de mais opções de prática.
  • Algumas avaliações indicam que as notas poderiam ser mais detalhadas para consulta futura.
  • Pouca diversidade nos exemplos de projetos finais.
  • Poderia oferecer mais prática em projetos guiados.
  • Alguns alunos apontaram discrepâncias entre vídeos e exercícios.

Análise geral “Intermediate Python”

O curso “Intermediate Python” é direcionado para aqueles que já têm um conhecimento básico de Python e desejam elevar suas habilidades, focando em visualizações de dados com Matplotlib e manipulação de DataFrames com pandas. Ele oferece uma mistura robusta de teoria e prática, com 87 exercícios e 18 vídeos explicativos.

A maioria dos alunos que concluem o DataCamp Intermediate Python relatam que tiveram uma experiência positiva e que se sentiram preparados para usar Python para resolver problemas mais complexos.

No entanto, é importante estar ciente dos pontos negativos mencionados anteriormente, como o foco nos fundamentos do Python, a falta de cobertura de tópicos importantes como Python para ciência de dados e aprendizado de máquina, e o fato de que o curso pode ser desafiador para iniciantes absolutos.

Pontos Únicos de Venda

  • Cobertura extensiva de estruturas de dados como dicionários e DataFrames.
  • Integração de estatísticas de hacker para aplicar conceitos de forma prática.
  • O curso faz parte de múltiplas trilhas de aprendizado, como “Data Analyst with Python” e “Data Engineer”.

Estudos Complementares

Para quem completa o curso e deseja aprofundar seus conhecimentos, é recomendável seguir com cursos como “Python Data Science Toolbox” para uma compreensão mais aprofundada de funções e pacotes, bem como cursos de estatística e machine learning para aplicar suas habilidades de programação em casos mais específicos.

  • NumPy.
  • Pandas.
  • Matplotlib.
  • Scikit-Learn.
  • TensorFlow.
  • Aprendizado de Máquina (Machine Learning).

Instrutor Hugo Bowne-Anderson

Hugo Bowne-Anderson é um cientista de dados e educador que trabalhou anteriormente na DataCamp. Ele é conhecido por seu trabalho na promoção da alfabetização em dados e IA, além de ter uma carreira paralela em comédia stand-up em Nova York. Hugo também foi o apresentador e produtor do podcast DataFramed da DataCamp.

Conquistas e Destaques

  • Experiência em promover a alfabetização em dados e IA.
  • Hospedou e produziu o podcast DataFramed.
  • Reconhecido por sua habilidade em ensinar conceitos complexos de forma clara e compreensível.
Avaliação gerada através do nosso ‘Projeto EVA’ de Inteligência Artificial. Esse conteúdo pode ser continuamente atualizado com mais informações e dados. Parcerias, dúvidas, críticas ou sugestões: contato@coletividad.org

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