Tidy Python

No Módulo I, inspirado no conceito de dados organizados da comunidade R, “Tidy Python” imitará, em grande medida, o anterior workshop R do CCMAR. Organizar, processar e analisar dados tabulares de todos os tipos, no entanto, em Python.

Se estiver familiarizado com os tópicos do programa do Módulo I, pode participar apenas no programa do Módulo II. O Módulo II fornecerá orientação personalizada sobre o seu conjunto de dados, problema ou projeto, tal como especificado no seu formulário de inscrição.

Pré-requisitos:

Público-alvo: Investigadores, estudantes de doutoramento, estudantes de mestrado

• É necessário trazer o seu próprio computador portátil, mas não é necessário instalar o Python.
• Conclusão da edição 2024 do curso Python para as ciências da vida ou compreensão de partes específicas do mesmo, que estão disponíveis como cadernos interactivos aqui:
  • https://github.com/Py-ualg/2024-intro-course/tree/main/tutorials/D1S1_variables_dtypes
  • https://github.com/Py-ualg/2024-intro-course/tree/main/tutorials/D2S1_ds_cond_oper
  • https://github.com/Py-ualg/2024-intro-course/tree/main/tutorials/D2S2_loops_funcs
• Para o Módulo II, partilhe connosco o seu conjunto de dados, as ferramentas que utiliza e os conhecimentos que gostaria de obter a partir dos dados. Não é estritamente necessário ter Python a correr no seu computador, mas facilitará o progresso do seu projeto para além do curso.
• Este curso de formação avançada será realizado em inglês.

Inscrição e Custos:
NOTA: Os membros do CIMAR-LA (CCMAR e CIIMAR) têm as mesmas condições de acesso.

• Módulo I:
  • Online: 20€
  • Estudantes e Investigadores: 35€
  • Não membros da UAlg ou do CIMAR-LA: 60€
• Módulo II:
  • Online: –
  • Estudantes e Investigadores: 25€
  • Não membros da UAlg ou do CIMAR-LA: 40€

Módulo I

2-3 de julho | 24 lugares

No Módulo I, desde conceitos fundamentais como condicionais e loops até bibliotecas como NumPy, SciPy e Pandas, aprenderá a aproveitar o poder do Python para manipulação, análise e visualização de dados. Ao longo do caminho, desenvolverá uma forma estruturada de preparar e executar fluxos de trabalho de análise de dados científicos de forma eficiente e reprodutível.

Dia 1: Princípios de organização aplicados a dados brutos
11:45 – 12:30, Ajuda com a configuração Python (opcional para quem quiser executar códigos localmente no seu computador).
14:00 – 17:30, Exploração de dados e dados organizados.

Dia 2: Tratamento e visualização de dados
10:00 – 12:30, Visualização, pré-processamento.
14:00 – 17:30, Análise, reprodutibilidade.

Por favor faça a sua inscrição AQUI.

Módulo II (Traga os seus dados/projeto) :

4 de julho | 15 lugares

O Módulo II fornecerá orientação personalizada sobre o seu conjunto de dados, problema ou projeto especificado no seu formulário de inscrição, que pode incluir limpeza de dados, análise exploratória, desenvolvimento de modelos preditivos e formação.

Dia 1: Análise exploratória, limpeza de dados, identificação e utilização de repositórios/pacotes existentes
10:00 – 12:30, Explorar dados e modularizar código.
14:00 – 17:30, Pipelines, pacotes externos, GitHub.

Por favor faça a sua inscrição AQUI.

Instrutores:
Paulo Martel (CINTESIS, UAlg): Biólogo computacional com foco em dinâmica de proteínas e docente na UAlg.

David Palecek (PBS, CCMAR): Praticante de Python com interesse em automação e bioinformática.