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PARTE 1 – FUNDAMENTOS DE PYTHON

Neste primeiro módulo, o aluno terá uma visão introdutória sobre Python e suas principais aplicações, entendendo por que a linguagem é tão utilizada em diversas áreas (desenvolvimento web, automação, ciência de dados etc.). Também será apresentado o processo de instalação do Python, configuração de ferramentas como IDEs (VS Code, PyCharm) e o uso do Google Colab para práticas online.

TÓPICOS PRINCIPAIS

  • Por que Python?: Discutimos vantagens da linguagem, comunidade ativa e exemplos de uso no mercado de trabalho.
  • Instalação e Configuração: Baixar e instalar Python 3.x, ajustar o ambiente de desenvolvimento (IDEs ou Google Colab) para rodar scripts.
  • Git/GitHub: Introdução ao controle de versão e repositórios online.

OBJETIVOS DE APRENDIZAGEM

  • Reconhecer o ecossistema Python e suas vantagens competitivas.
  • Aprender a instalar e configurar o ambiente de desenvolvimento, facilitando
    futuras práticas.
  • Familiarizar-se com o Google Colab, a fim de executar códigos sem complicações de instalação local.

O foco aqui é construir a base de lógica de programação. Os alunos aprenderão sobre algoritmos, fluxogramas, estruturas de controle e tipos de dados básicos. É nesse ponto que escrevemos nosso primeiro script em Python (“Hello, World!”), entendendo a sintaxe elementar.

TÓPICOS PRINCIPAIS

  • Primeiro Contato com Python: Como iniciar scripts, interagir com o interpretador, uso de print(), comentários.
  • Tipos de Dados e Operadores: Inteiros, floats, strings, booleans, operadores aritméticos, relacionais e lógicos.
  • Estruturas de Controle: Uso de if, elif, else e loops (for, while) para definir lógica de repetição e decisão.

OBJETIVOS DE APRENDIZAGEM

  • Compreender a lógica de programação e criar algoritmos simples.
  • Manipular variáveis de diferentes tipos e aplicar operadores em expressões.
  • Controlar o fluxo de execução por meio de estruturas condicionais e de repetição.

Após entender a sintaxe básica, os alunos mergulham nas estruturas de dados nativas mais importantes do Python: listas, tuplas, dicionários e conjuntos (sets). Essas estruturas são utilizadas em praticamente todos os projetos, desde pequenos scripts até aplicações avançadas.

TÓPICOS PRINCIPAIS

  • Listas e Tuplas: Armazenam coleções de dados. Listas são mutáveis; tuplas, imutáveis.
  • Dicionários: Baseados em pares chave-valor, ótimos para mapeamentos e buscas rápidas.
  • Sets (Conjuntos): Operações de união, interseção e remoção de duplicidades.

OBJETIVOS DE APRENDIZAGEM

  • Diferenciar listas, tuplas, dicionários e sets, aplicando cada estrutura conforme a necessidade.
  • Manipular coleções em Python de forma eficiente, entendendo vantagens e limitações.
  • Compreender como essas estruturas facilitam a organização e consulta de dados.

A capacidade de criar funções e dividir o código em módulos bem organizados é fundamental para manter a clareza e a escalabilidade de um projeto. Neste módulo, os alunos aprendem a reutilizar lógicas em funções e a separar partes do código em arquivos distintos.

TÓPICOS PRINCIPAIS

  • Definição de Funções: Parâmetros, retornos e documentando seu funcionamento.
  • Escopo de Variáveis: Diferenças entre escopo global e local, evitando conflitos.
  • Modularização: Separar grandes blocos de código em arquivos distintos (módulos), que podem ser importados e reutilizados.

OBJETIVOS DE APRENDIZAGEM

  • Criar funções para encapsular rotinas, tornando o código mais limpo e manutenível.
  • Controlar o escopo de variáveis, prevenindo erros e comportamentos inesperados.
  • Organizar projetos em módulos, promovendo a reutilização de código.

Nenhum projeto está imune a falhas, mas Python oferece recursos como exceções que ajudam a lidar de forma segura com problemas em tempo de execução. Além disso, grande parte das aplicações exige leitura e escrita de arquivos – desde simples blocos de texto até arquivos CSV.

TÓPICOS PRINCIPAIS

  • Exceções: Blocos try, except, else e finally para tratamento de erros.
  • Melhores Práticas: Evitar interrupções bruscas e fornecer mensagens adequadas.
  • Manipulação de Arquivos: Leitura e escrita em arquivos de texto, introdução a CSV.

OBJETIVOS DE APRENDIZAGEM

  • Entender a importância de tratar exceções para evitar falhas críticas.
  • Aprender a manipular arquivos locais, lendo e gravando dados de maneira prática.
  • Conhecer as ferramentas básicas para trabalhar com pequenos conjuntos de dados.

No fechamento desta primeira parte do curso, os alunos devem aplicar todos os conceitos aprendidos (estruturas de dados, funções, tratamento de erros etc.) em um projeto simples. Essa é uma oportunidade de vivenciar o processo de desenvolvimento, da concepção à entrega.

TÓPICOS PRINCIPAIS

  • Escolha de Tema: Pode ser uma agenda de contatos, gerenciador de tarefas ou um mini jogo.
  • Desenvolvimento: Planejamento de funcionalidades, prototipagem e codificação.
  • Apresentação: Mostrar o projeto para a turma, incluindo lições aprendidas e possíveis melhorias.

OBJETIVOS DE APRENDIZAGEM

  • Consolidar as habilidades e conhecimentos adquiridos ao longo dos módulos.
  • Praticar a escrita de um projeto completo, do planejamento ao teste final.
  • Desenvolver a comunicação, apresentando o código e a lógica de forma clara.

PARTE 2 – PYTHON PARA ANÁLISE DE DADOS

A transição para análise de dados começa apresentando as principais bibliotecas cientificamente reconhecidas em Python, como NumPy e pandas. Além disso, enfatiza-se a importância do gerenciamento de pacotes e ambientes virtuais para projetos mais complexos.

TÓPICOS PRINCIPAIS

  • Bibliotecas Essenciais: NumPy, pandas, matplotlib, Seaborn, scikit-learn.
  • Gerenciamento de Pacotes: Ferramentas pip e conda para instalar e atualizar dependências.
  • Ambientes Virtuais: Uso de virtualenv ou conda environments para isolar projetos.

OBJETIVOS DE APRENDIZAGEM

  • Reconhecer o ecossistema de dados em Python e as bibliotecas essenciais.
  • Aprender a gerenciar dependências, evitando conflitos de versão.
  • Organizar ambientes independentes para cada projeto de análise.

NumPy é a biblioteca base para computação numérica em Python. Entender seus arrays e operações vetoriais é fundamental para análises de grande porte, pois oferece ganhos significativos de desempenho em comparação a listas nativas.

TÓPICOS PRINCIPAIS

  • Arrays Multidimensionais: Criação (array, zeros, ones), atributos (shape, dtype), slicing e indexing.
  • Operações Vetoriais: Soma, média, estatísticas rápidas, métodos como reshape e ravel.
  • Comparação com Listas: Questões de performance e como dimensionar dados para análise.

OBJETIVOS DE APRENDIZAGEM

  • Criar e manipular arrays NumPy de diferentes dimensões.
  • Aplicar operações matemáticas e estatísticas de forma otimizada.
  • Compreender as vantagens de usar NumPy em projetos de data science.

A biblioteca pandas é um dos pilares da análise de dados em Python. Ela oferece estruturas de alto nível (DataFrames) que facilitam a leitura, limpeza, transformação e exploração de grandes conjuntos de dados.

TÓPICOS PRINCIPAIS

  • Series e DataFrames: Criação, indexação e seleção de dados (loc, iloc), métodos como head(), info(), describe().
  • Limpeza de Dados: Tratamento de valores ausentes (NaN), remoção de duplicados, conversão de tipos.
  • Transformações e Combinações: merge, concat, groupby e pivot, para reorganizar e agregar informações.

OBJETIVOS DE APRENDIZAGEM

  • Manipular DataFrames e extrair estatísticas descritivas de forma simples.
  • Limpar e padronizar dados, corrigindo problemas de integridade.
  • Transformar tabelas (por meio de merges e groupby) para criar relatórios e análises consistentes.

Depois de manipular e transformar dados, é hora de apresentá-los de maneira clara. matplotlib e Seaborn oferecem recursos para criar gráficos profissionais, desde linhas e barras até histogramas e heatmaps.

TÓPICOS PRINCIPAIS

  • Matplotlib Básico: Gráficos de linha, barra, dispersão; personalização de eixos e legendas.
  • Seaborn: Histogramas, boxplots, heatmaps, temas e estilos.
  • Integração com pandas: Geração de gráficos rápidos usando DataFrame.plot().

OBJETIVOS DE APRENDIZAGEM

  • Criar visualizações iniciais para análise exploratória.
  • Customizar gráficos para fins específicos (cores, rótulos, legendas).
  • Aplicar Seaborn para gráficos estatísticos e comparativos mais avançados.

Para encerrar o curso, os alunos escolhem um dataset (público ou privado), realizam a limpeza, transformação e análise exploratória, gerando visualizações que respondam a questões levantadas previamente. O resultado é apresentado em um notebook ou relatório final.

TÓPICOS PRINCIPAIS

  • Seleção de Dataset: Fontes como Kaggle, dados governamentais ou repositórios abertos.
  • Limpeza e Transformação: Uso intensivo de pandas para padronizar e corrigir dados.
  • Análise Exploratória e Visualização: Criação de gráficos e estatísticas que auxiliem na interpretação.
  • Apresentação: Geração de um notebook documentado (Jupyter ou Colab) e compartilhamento das conclusões.

OBJETIVOS DE APRENDIZAGEM

  • Aplicar todo o workflow de análise, da coleta de dados à apresentação de resultados.
  • Sintetizar as bibliotecas NumPy, pandas e ferramentas de visualização em um projeto real.
  • Comunicar de forma clara os insights obtidos, defendendo as conclusões com base em dados

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  • Novos Workshops e Eventos ao Vivo
  • Módulo Introdução ao Python
  • Módulo Introdução ao Pandas
  • 7 Módulos Comportamentais (Soft Skills)
  • 20 Dashboards em Power BI Editáveis
  • Kit Pack para Layout de Dasboards
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  • Suporte Premium ao Aluno
  • Comunidade no Discord 
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Veja só o FAQ que preparamos. A sua resposta pode estar aqui! 👇

1. Quem é a Cubo Três?

Somos uma Escola de Análise de Dados que conta com uma comunidade completa de analistas de dados.

Oferecemos uma plataforma de ensino em ferramentas voltadas para análise e gestão de dados, como Power BI, Excel, SQL Server, Python, etc.

Atualmente oferecemos três formações completas para profissionais que desejam se desenvolver como analista de dados.

Nossa plataforma atualmente conta com mais de 10 mil alunos cadastrados e que estão alavancando o nível das suas carreiras.

Não. O conhecimento em Excel e outras ferramentas da Microsoft não são pré-requisitos para aprender o Python. Entretanto, o desenvolvimento profissional é um empilhamento de conhecimentos e isso com certeza pode facilitar o seu aprendizado.

Em todas as nossas formações, nós partimos do absoluto ZERO juntos. 

Primeiro porque a Escola de Dados da Cubo Três não é só um curso.

É um conjunto de formações em habilidades técnicas e também comportamentais voltada para a área de dados.

Aqui você terá acesso a vários formações e módulos que englobam desde hard a soft skills.

Além disso, na Cubo Três contamos com uma comunidade que é voltada para a integração e interação dos nossos alunos, com grupos de discussões, que possibilitará a troca de experiências, desenvolvimento de projetos e aplicações práticas.

Sim. A Cubo Três oferece dois tipos de assinatura:

 – Acesso individual (acesso apenas a uma formação específica)

 – Escola de Dados (acesso a todas as formações em uma única assinatura).

A plataforma da Escola de Dados possui treinamentos gravados com vídeo aulas já disponibilizadas na área de alunos, e também com workshops e masterclasses que acontecem online e ao vivo.

Você terá acesso imediato aos treinamentos já gravados e também a gravação de todos os conteúdos ao vivo passados. As aulas e eventos online e ao vivo devem ser acompanhados pelo cronograma da escola.

Todos os treinamentos acompanham materiais de apoio para download e a plataforma pode ser acessada pelo seu computador ou celular.

Sim, a Formação em Power BI partirá do zero até a construção de dashboards estruturados e profissionais.

Cada curso possui a sua dinâmica e materiais de ensino, e isso pode incluir apostilas, slides, materiais para leitura e atividades práticas. E os materiais podem variar de curso para curso.

Entretanto todos os materiais apresentados durante os treinamentos serão disponibilizados para os alunos assinantes da plataforma.

As nossas assinaturas são anuais. Sendo assim, você terá acesso a todas as aulas/cursos por 12 meses inicialmente. 

Após esse período, você pode optar por renovar ou cancelar a sua assinatura.  

As formas de pagamento disponíveis são:

Os meios de pagamento são:

  • Boleto bancário à vista (apenas para o Brasil)
  • PIX (apenas para o Brasil)
  • Cartão de Crédito à vista, ou em até 12 vezes com juros de 2,19% ao mês.
  • Cartão de Crédito via PayPal
  • Para compras internacionais, consulte o checkout da plataforma ou fale com nossa equipe.

Sim. Você terá acesso a todas as atualizações que forem realizadas durante o período da sua assinatura.

Não. As aulas acontecem exclusivamente na plataforma da Cubo Três, via login e senha enviados para o seu e-mail após o pagamento.

Sim, você tem até 7 dias de garantia incondicional após a sua inscrição para solicitar reembolso.

Sim, a nota fiscal de serviço é emitida automaticamente após o período de garantia e enviada para o seu e-mail.

Não, o acesso a nossa plataforma é individual, nominal e intransferível. Existem limites de acesso por IP e caso seja identificado vários acessos diferentes pelo sistema, sua inscrição será automaticamente bloqueada.

Entre em contato com nossa equipe no falecom@cubotres.com.br para avaliarmos essa possibilidade.

Entre em contato com nossa equipe no empresas@cubotres.com.br para avaliarmos essa possibilidade.

Inclusive oferecemos o CUBO PRO, que é uma solução exclusiva para empresas que permite mais flexibilidade na matrícula de colaboradores da sua empresa.

Sim, você terá um certificado nominal digital com código de autenticidade em nosso site assinado pelo CEO da CUBO TRÊS.

O certificado é emitido somente após a conclusão de todas as aulas disponibilizadas em cada módulo da formação.

Para assuntos diretamente relacionados ao conteúdo da aula você pode deixar as suas dúvidas através dos comentários de cada aula.

O prazo para resposta é rápido, em no máximo 24 horas úteis (geralmente respondemos no mesmo dia).

Entretanto, sempre incentivamos aos alunos utilizar a comunidade para extrapolar as dúvidas. A conexão com a experiência de outros colegas e profissionais é enriquecedor para o desenvolvimento do aluno.

Você também poderá participar de encontros ao vivo promovidos pela escola para tirar dúvidas específicas, podendo abrir o seu microfone e até compartilhar a sua tela, se necessário.

Sim! A Cubo Três oferece diversos meios de pagamento internacionais para que você tenha a melhor experiência de compras enquanto está fora do Brasil. Se tiver alguma dificuldade, entre em contato com a nossa equipe.

Nossos cursos são categorizados como curso livre e você recebe um certificado gratuitamente após concluir cada uma das formações.

A Formação em Power BI também oferece uma oportunidade de emissão de certificado como extensão universitária, com validade pelo MEC, que é emitido em parceria com a Faculdade de Brasília, com uma taxa extra de R$ 150 reais para emissão.

 

Nas comunicações por telefone/whatsapp só utilizamos os números abaixo. Então qualquer mensagem que você receber e que não for de nenhum desses contatos, denuncie!

Contatos oficiais da Cubo Três:

  • (11) 9 9464 4785 (principal)
  • (11) 9 9255 8209
  • (11) 9 9266 4393

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