Organização de sessões teórico-práticas de acordo com metodologias expositivas, através da apresentação dos conteúdos e temáticas.

Nas diversas sessões a metodologia activa será desenvolvida através da aplicação de propostas de trabalho que permitam a análise e reflexão de estudos de casos, Brainstorming’s e Role Play’s de forma a potenciar a aprendizagem pela utilização prática da linguagem.

Programadores interessados em aprofundar conhecimentos de Python.

Formação em Python Fundamental.

- Montar um projecto de Data Prepping;
- Reunir dados de múltiplas fontes de forma automatizada, tratá-los e uni-los numa fonte de dados única.
- Análisar na óptica de Data Science.
- Contactar com uma grande quantidade de módulos de Python, oferecendo um overview bastante completo da oferta de soluções que estão disponíveis na linguagem.

- Boas práticas e recomendações de projetos em Python;
- O que é um processo de ETL?;
- Data Prepping = Data Clean + Data Munging + Data Enrichment;
- Ideação, definição e setup inicial do projeto;
- ETL: “E”xtracting data;
- Ficheiros: CSV e Excel, Bases de dados;
- Online: API’s, Scraping, FTP;
- Identificação de fontes a usar, definição de estratégia de extração e automatização do processo de extração;
- ETL: “T”ransforming data: visualizar dados, interpretar dados, limpar dados, dar qualidade aos dados;
- ETL: “L”oading data;
- Definição de estratégia de modelo de dados único;
- Modelação e criação de repositório único de dados.