Python para pessoas usuárias de excel

Python para pessoas usuárias de planilhas eletrônicas

Carga Horária Total: 18 horas

Público-alvo: Pessoas que utilizam planilhas eletrônicas e desejam ampliar suas habilidades com uma ferramenta livre e colaborativa.

Destaque: Python é open source, gratuito e altamente personalizável, com uma comunidade ativa que garante constante evolução e suporte.

Data Início: 08/03/2025

Data Final: 26/04/2025

Bem-vindas ao Mundo Open Source com Python (3h)

Objetivo: Introduzir o Python como uma ferramenta acessível e flexível, ideal para quem trabalha com dados, mas não só.

O que é Python? Um ecossistema open source para todas as áreas.

Vantagens de migrar para Python: custo zero, personalização e automação.

Configurando o ambiente: instalação do Python e ferramentas livres como Jupyter Notebook, Git, Github e VS Code.

Introdução à comunidade: onde encontrar suporte e pacotes criados por colaboradores do mundo todo.

Estrutura de pastas e arquivos para organização de projetos.

Primeiros passos com o python: variável, tipo de dados e operadores matemáticos.

Primeiros passos usando a biblioteca Pandas (4h)

Objetivo: Ensinar como acessar, explorar e manipular dados de forma rápida, eficiente e gratuita.

O poder do pandas: a biblioteca aberta para trabalhar com tabelas de dados.

Abrindo arquivos CSV e Excel no pandas.

Paralelo: "Abrir planilhas no Excel" → pd.read_excel() ou pd.read_csv().

Explorando os dados: .head(), .info(), .describe().

Paralelo: "Explorar tabelas no Excel".

Filtragem e ordenação de dados.

Paralelo: "Filtros no Excel".

Destaque: Python permite lidar com dados de forma escalável e sem limitações de linhas ou colunas.

Fórmulas Livres e Flexíveis (3h)

Objetivo: Capacitar os estudantes a realizar cálculos e transformações com a liberdade do código.

Realizando cálculos em colunas: somas, médias e fórmulas personalizadas.

Paralelo: "Funções SOMA e MÉDIA no Excel" → df['coluna'].sum() e df['coluna'].mean().

Criando colunas personalizadas.

Paralelo: "Adicionar uma fórmula no Excel" → df['nova_coluna'] = ....

Criando funções reutilizáveis com Python: def.

Destaque: Liberdade para criar funções sob medida, sem limitações.

Visualizando e Analisando Dados no Mundo Open Source (4h)

Objetivo: Mostrar como Python pode criar análises e gráficos tão poderosos quanto (ou mais que) o Excel.

Estatísticas descritivas e agrupamentos com .groupby().

Paralelo: "Tabelas dinâmicas no Excel" → groupby e pivot_table.

Introdução ao matplotlib, seaborn e plotly para gráficos impactantes.

Paralelo: "Criar gráficos no Excel".

Construção de visualizações personalizadas: liberdade criativa com Python.

Destaque: Acessibilidade e reprodutibilidade, com código que pode ser compartilhado e aprimorado por outros.

Automatize e Colabore com Python (4h)

Objetivo: Ensinar como automatizar tarefas e compartilhar resultados no formato desejado.

Automação com loops e scripts.

Paralelo: "Macros no Excel" → Automação com Python.

Exportação para Excel e CSV.

Paralelo: "Salvar como no Excel" → df.to_excel() e df.to_csv().

Integração e compartilhamento: criando notebooks interativos e relatórios automatizados.

Destaque: Python como ferramenta colaborativa, com código reutilizável por qualquer pessoa.