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Asimov Academy Formação Analista de Dados [2026]

Rateio Master
Criado Por Rateio Master
Última Atualização 6 de agosto de 2026

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Conteúdo do Curso

1. Comece por aqui
1.1. Apresentação – Analista de Dados
1.2. Por que analisar dados com Python_
1.3. Como a Formação está organizada_
2. Saia do zero em um curso
2.1. Acessando e manipulando colunas
2.2. Bem-vindo!
2.3. Os dados do Portal da Transparência
2.4. Por que “aprender a aprender”_
2.5. Como Python ajuda na análise de dados
2.6. Como vamos aprender
2.7. O que, como e por quê_
2.8. Operações entre colunas e tipos de dado
2.9. Como nosso cérebro aprende_
2.10. Conhecendo os Notebooks do Google Colab
2.11. Contando frequências
2.12. Para quem é este curso
2.13. Criando novas tabelas e agrupando dados
2.14. Hábitos e procrastinação
2.15. Nosso primeiro código no Google Colab
2.16. As principais técnicas de aprendizado
2.17. Lendo dados do Google Drive
2.18. Séries booleanas e filtros
2.19. Como aprender a programar
2.20. Lidando com dados nulos aula
2.21. Trabalhando com datas
2.22. Combinando agregrações e filtros
2.23. Criando e customizando um gráfico
2.24. Exploração de dados e união de tabelas
2.25. Salvando os resultados e criando a análise final
2.26. Não pare por aqui!
3. Para quem quer migrar de carreira
3.1. Por que migrar para Análise de Dados_
3.2. A mentalidade de quem evolui rápido
3.3. Os 5 pilares para pensar como um analista de dados
3.4. O caminho ideal para iniciar
3.5. Como seu trabalho atual pode ser sua vantagem injusta
4. Nível 01 - Aprenda tudo o que precisa de Python
4.1. Os dois caminhos para analisar dados com IA
4.2. Uma análise de dados feita com IA
4.3. Análise de dados direcionada_ engenharia de prompt
4.4. O que é “analisar dados”_
4.5. Como uma IA consegue analisar dados_
4.6. Revisando os resultados e o código da IA
4.8. O novo analista de dados
4.9. Análise exploratória de dados com IA
4.10. A que nível você chegará
4.11. Apresentação à lógica de programação
4.12. Boas-vindas
4.13. Variáveis
4.14. Asimov Academy – nossos princípios
4.15. O Conceito de Algoritmo
4.16. Operadores
4.17. Estruturas de controle de fluxo
4.18. Exemplos práticos de algoritmos
4.19. O que é uma linguagem de programação
4.20. Estrutura dos algoritmos
4.21. Estruturas de repetição
4.22. O que podemos e não podemos fazer com Python
4.23. Como tirar suas dúvidas_
4.24. Elementos básicos da programação
4.25. Como vamos aprender Python
4.26. Controle de fluxo
4.27. Desafio – cifra de César
4.28. Dicionários
4.29. Funções
4.30. Listas
4.31. Criando nosso primeiro script
4.32. Desafio – baralho de cartas
4.33. O operador in
4.34. Operadores de comparação
4.35. Parâmetros e argumentos
4.36. Tuplas e dados mutáveis
4.37. Métodos em Python
4.38. Números em Python
4.39. O valor None
4.40. Operadores booleanos
4.41. Sequências
4.42. Desafio – usuário e senha
4.43. Importação de módulos
4.44. Métodos de dicionários
4.45. Para onde seguir_
4.46. Slicing
4.47. Texto em Python
4.48. A biblioteca padrão de Python
4.49. A função range
4.50. Desafio – acerte o número
4.51. Métodos de strings e números
4.52. Variáveis
4.53. For loops
4.54. Métodos de listas e tuplas
4.55. Pegando valores do usuário (1)
4.56. Pegando valores do usuário
4.57. Desafio – contador de caracteres
4.58. Desafio – entrevista
4.59. Iterando sobre sequências
4.60. Desafio – jogo dos estados
4.61. Formatação de texto
4.62. While loops
4.63. Aula extra – Compreensão de lista
4.64. Break e continue
4.65. Desafio – iteração
4.66. Desafio – iteração com múltiplas listas
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