Este guia é para quem quer usar Python para analisar dados, seja para lidar com planilhas grandes, seja como base para machine learning. Todos os cursos são da Udemy, e eu conferi os dados na página de cada um.
- Melhor no geral: Análise de Dados com Python e Pandas, do Rodrigo Macedo, com 27,5 h em português atualizadas em 2026.
- Para quem nunca programou: Python para Análise de Dados, da Data V, marcado como iniciante, com 17 h do básico ao avançado.
- Para quem já programa em Python: Manipulação e Análise de Dados com Pandas, do Rafael Santos, com 6 h só de pandas.
| Curso | Nível | Duração | Ver curso |
|---|---|---|---|
| Análise de Dados com Python e Pandas Udemy Melhor no geral | Todos os níveis | 27,5 h | Ver curso |
| Python para Análise de Dados Udemy Para quem nunca programou | Iniciante | 17 h | Ver curso |
| Manipulação e Análise de Dados com Pandas – Python Udemy Para quem já programa | Intermediário | 6 h | Ver curso |
| Data Analysis with Pandas and Python [2026] Udemy Em inglês, focado em pandas | Todos os níveis | 17,5 h | Ver curso |
O que você precisa aprender
Análise de dados com Python segue quase sempre o mesmo caminho, e cada etapa tem uma biblioteca principal:
- Carregar: ler arquivos CSV, planilhas ou tabelas de um banco de dados para um DataFrame do pandas.
- Limpar: tratar valores ausentes, duplicados e tipos errados.
- Transformar: filtrar, agrupar e juntar tabelas, também com pandas. O NumPy fica por baixo, nos cálculos com arrays.
- Analisar: calcular médias, contagens e comparações entre grupos.
- Visualizar: transformar o resultado em gráficos com Matplotlib ou Seaborn.
Dei preferência a cursos que fazem você percorrer esse caminho várias vezes com conjuntos de dados reais. Uma aula que só explica cada função ensina menos.
Rodrigo Macedo: melhor no geral
Análise de Dados com Python e Pandas
Rodrigo Macedo • Udemy
27,5 h em português, de NumPy e pandas até Streamlit e bancos de dados. Para quem quer terminar o curso montando análises do início ao fim.
- Nível
- Todos os níveis
- Duração
- 27,5 h
- Certificado
- De conclusão
- Avaliação
- 4,8 (298)
- Áudio
- Português
- Legendas
- Português (automática)
Prós
- 27,5 h em português, atualizado em 29/06/2026
- Vai de NumPy e pandas a Streamlit e bancos de dados
Contras
- Poucas avaliações ainda (cerca de 300)
Foi atualizado em 29/06/2026 e tem nota 4,8. O ponto fraco é o número de avaliações, ainda perto de 300, bem abaixo dos outros cursos da lista. Coloquei em primeiro pela atualização recente e pela cobertura, que passa do pandas e chega à publicação de uma análise.
Data V: para quem nunca programou
Python para Análise de Dados
Odemir Depieri Jr, Data V • Udemy
17 h em português, do básico de Python ao avançado em análise de dados, com nota 4,8 e cerca de 1,9 mil avaliações. Para quem está começando do zero.
- Nível
- Iniciante
- Duração
- 17 h
- Certificado
- De conclusão
- Avaliação
- 4,8 (1,9 mil)
- Áudio
- Português
- Legendas
- Português (automática)
Prós
- 17 h em português, do básico ao avançado
- 4,8 de nota com cerca de 1,9 mil avaliações
Contras
- Última atualização em 30/07/2024
É o único da lista marcado como nível iniciante. A última atualização é de 30/07/2024, a mais antiga do grupo. O básico de Python e pandas muda pouco, mas eu olharia na página se as versões usadas nas aulas ainda são as atuais.
Rafael Santos: para quem já programa em Python
Manipulação e Análise de Dados com Pandas – Python
Rafael F. V. C. Santos • Udemy
Um curso curto, de 6 h, só de pandas, com prática em dados de campeonatos de data science. Para quem já sabe Python e quer aprender a manipular tabelas.
- Nível
- Intermediário
- Duração
- 6 h
- Certificado
- De conclusão
- Avaliação
- 4,6 (1,2 mil)
- Áudio
- Português
- Legendas
- Português (automática)
Prós
- Curto: 6 h só de pandas
- Prática com dados de campeonatos de data science
Contras
- Nível intermediário: parte do princípio de que você já programa em Python
- Última atualização em 18/09/2025
É marcado como intermediário e parte do princípio de que você já programa. Foi atualizado em 18/09/2025 e tem cerca de 1,2 mil avaliações.
Boris Paskhaver: em inglês, focado em pandas
Data Analysis with Pandas and Python [2026]
Boris Paskhaver • Udemy
17,5 h só de pandas, atualizado em julho de 2026, com cerca de 26,7 mil avaliações. Para quem acompanha aulas em inglês.
- Nível
- Todos os níveis
- Duração
- 17,5 h
- Certificado
- De conclusão
- Avaliação
- 4,7 (27 mil)
- Áudio
- Inglês
- Legendas
- Inglês; português automático
Prós
- 17,5 h focadas em pandas, atualizado em 28/07/2026
- 4,7 de nota com cerca de 26,7 mil avaliações
Contras
- Áudio em inglês; a legenda em português é gerada automaticamente
O áudio é em inglês e a legenda em português é gerada automaticamente. O foco é carregar, limpar e transformar dados com pandas. Gráficos e machine learning aparecem pouco.
Como escolhi
Usei a mesma metodologia de todos os guias. Neste tema, olhei quatro coisas: aulas em português, prática com dados reais, cobertura de pandas e NumPy, e atualização recente. Por enquanto, só comparo cursos da Udemy. Li todos os dados na página de cada curso em 28/09/2026.
Deixei de fora o Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp, do Jose Portilla, que é em inglês e não é atualizado desde maio de 2020. Também ficou de fora o Python Data Science: Básico ao Avançado, do Josué Gimenes, atualizado em setembro de 2026 mas ainda com poucas avaliações (cerca de 360).
Perguntas frequentes
Preciso saber Python antes?
Depende do curso. O da Data V começa do básico de Python. O do Rafael Santos parte do princípio de que você já programa.
Qual a diferença entre NumPy e pandas?
O NumPy trabalha com arrays de números e cálculos rápidos. O pandas usa o NumPy por baixo e organiza os dados em tabelas (DataFrames), com colunas nomeadas, o que facilita filtrar, agrupar e juntar dados.
Python para dados serve de base para machine learning?
Sim. Carregar e limpar dados com pandas é a primeira etapa de quase todo projeto de machine learning. Veja também o guia de machine learning para iniciantes.
Preciso instalar alguma coisa?
Os cursos usam Python com bibliotecas como pandas e NumPy, que são de código aberto. Cada curso explica na primeira seção como montar o ambiente.