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Python Foundations 1: Aprenda Python com aplicativos reais em ciências veterinárias e animais

Aprenda Python do zero usando conjuntos de dados reais da produção de laticínios, suínos e gado.
Python Foundations 1 é um curso para iniciantes criado por um veterinário e cientista de dados, projetado especificamente para estudantes e profissionais de ciência animal, medicina veterinária, ciência agrícola e pesquisa de gado.

Este curso ensina as habilidades essenciais de programação em Python necessárias para analisar dados, automatizar tarefas e gerar percepções que melhoram a saúde animal, a produtividade e os resultados de pesquisas.

Fundamentos de Python 1 curso
$50.00
Uma vez

Obtenha acesso instantâneo a todas as lições, recursos e materiais de vídeo deste curso.


Acesso completo por 1 ano

Fundamentos de Python 1

Sobre o que é este curso

Este curso prático para iniciantes ensina a você como:

  • Escreva código Python com confiança

  • Use o Jupyter Notebook como seu ambiente de codificação

  • Trabalhe com conjuntos de dados reais de fazendas de laticínios, produção de suínos e análises em nível de rebanho

  • Compreender os fundamentos do Python: variáveis, listas, loops, funções, módulos

  • Usar o NumPy e outras ferramentas essenciais para computação científica

  • Aplicar a codificação diretamente aos sistemas de pesquisa e produção da ciência animal

Ao final, você terá uma base sólida em Python e as habilidades para analisar conjuntos de dados de ciência animal de forma independente.

Por que fazer este curso?

A maioria dos cursos de Python é genérica - este foi criado especificamente para a comunidade de ciências veterinárias e animais.

Seu instrutor é um veterinário e cientista de dados que usa Python para:

  • análise de laticínios e gado

  • dados do microbioma e do rRNA 16S

  • epidemiologia e monitoramento da saúde animal

  • tecnologias de pecuária de precisão

  • otimização do sistema de produção

Você aprenderá exatamente como o Python é usado em projetos reais de pesquisa veterinária e ciência animal.

A quem se destina este curso

Este curso é ideal para:

  • Estudantes de veterinária

  • Estudantes pré-veterinários

  • Estudantes de ciência animal

  • Estudantes de ciências agrícolas e pecuárias

  • Profissionais de produção animal

  • Pessoal do setor de laticínios, suínos e aves

  • Pesquisadores que trabalham com conjuntos de dados de animais

  • Qualquer pessoa interessada em codificação para aplicações biológicas, agrícolas ou veterinárias

Não é necessário ter experiência em programação.

O que você aprenderá

Este curso o prepara para avançar para tópicos mais avançados, como análise de dados, fluxos de trabalho de microbioma, modelagem de epidemiologia, genômica e aprendizado de máquina.

Conheça seu instrutor

Dr. João Carlos Gomes Neto 

Dr. João Carlos Gomes Neto é veterinário, pesquisador e cientista de dados da Arkmetrix, uma plataforma dedicada à educação em ciência animal e ferramentas digitais para pesquisa pecuária. Seu instrutor tem anos de experiência na aplicação de análises à saúde animal, produção animal, dados de microbioma e sistemas agrícolas.

Ele traz uma combinação única de conhecimento científico e experiência prática em programação, tornando o Python acessível para iniciantes nas ciências veterinárias e animais.

Formato do curso

  • 100% on-line e em ritmo próprio

  • Aulas em vídeo + gravações de tela

  • Conjuntos de dados reais da ciência animal

  • Demonstrações de codificação no Jupyter Notebook

  • Exercícios práticos para cada módulo

Perguntas frequentes

  • Não - este curso foi desenvolvido para iniciantes.

  • Ele usa conjuntos de dados reais de animais e veterinários em vez de exemplos genéricos.

  • Anaconda, Python e Jupyter Notebook. Instruções de configuração incluídas.

  • Não, você tem acesso vitalício a todo o conteúdo, portanto, pode concluir os cursos no seu próprio ritmo.

  • Sim. Os alunos usam essas habilidades para trabalhos de tese, pesquisas de graduação, projetos de laboratório, análise de microbioma e análise de produção.

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