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Curso

Polars:

explorando seleção e agrupamentos

Quero estudar na alura

8h

Para conclusão

133

Pessoas nesse curso

9.1

Avaliação média

Certificado

De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Explore as funcionalidades disponibilizadas pelo Polars para selecionar dados
  • Compreenda o problema solicitado e filtre os dados relevantes para a análise
  • Utilize técnicas de agrupamento fornecida pelo Polars buscando o melhor resultado na consulta
  • Explore formas de disponibilização de informações possíveis com Polars
  • Compreenda e aplique funções de filtragem, seleção e agrupamento

Público alvo_

Este curso destina-se a profissionais e estudantes da área de Ciência de Dados que buscam se aprofundar na biblioteca Polar. É especialmente indicado para aqueles que já possuem familiaridade com o conceito de DataFrames como comumente utilizado pela biblioteca Pandas. É essencial ter conhecimento prévio da linguagem Python para acompanhar o curso com êxito.

Mirla Costa

Mirla Costa

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Instrutora em Data Science, graduada em Engenharia Elétrica pela UFPI com pesquisa focada em Aprendizado de Máquina e Inteligência Computacional. Amante de programação, tecnologia, cachorros, animações e jogar RPG de mesa.

Curso atualizado em 26/05/2025

Ementa

  1. Iniciando as seleções de dados

    • Conhecendo os dados GEE
    • Selecionando dados de remoção de GEE
    • Separando dados por UF
  2. Selecionando valores GEE através de textos

    • Encontrando as emissões de NOx
    • Entendendo as emissões de NOx
    • Gerando tabelas compartilháveis
  3. Explorando categorias de GEE

    • Reclassificando os gases emitidos
    • Calculando as emissões por categoria de gases
    • Avaliando os valores de emissão por setor
  4. Entendendo dados climáticos através de agrupamentos

    • Conhecendo os dados meteorológicos
    • Selecionando dados por estação
    • Agrupando valores de interesse
  5. Trabalhando com filtros temporais em estações

    • Buscando estações do estado do Amazonas
    • Trabalhando com intervalo de datas
    • Filtrando dados por horários

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