Gostaria de compartilhar esse algoritmo como conteúdo complementar com os colegas:

Instalando o 'googletrans':

pip install googletrans==4.0.0-rc1

Tradutor:

# Importando 'Translator()' e atribuindo a 'tradutor':
from googletrans import Translator
tradutor = Translator()

# Recuperando o nome das colunas do df e convertendo em lista:
colunas_ingles = list(dados.columns)

 # Tirando o '_' para que a tradução ocorra sem problemas:
colunas_ingles_para_traducao = []
for i in colunas_ingles:
    colunas_ingles_para_traducao.append(i.replace('_', ' '))

# Traduzindo:
colunas_portugues_traduzida = []
for i in colunas_ingles_para_traducao:
    colunas_portugues_traduzida.append(tradutor.translate(i, dest = "pt").text)

# Colocando '_' novamente nas strings:
colunas_portugues = []
for i in colunas_portugues_traduzida:
     colunas_portugues.append(i.replace(' ', '_'))

# Criando dicionário para aplicação do 'rename':
renomeacao = dict(zip(colunas_ingles, colunas_portugues))

# Renomeando:
dados.rename(columns = renomeacao, inplace = True)

Sei que não é algo prático para um df tão pequeno quanto o que estamos usando em aula e que a tradução pode não ser a melhor (ex.: 'time' -> 'tempo') . Nesse caso, a tradução manual como o instrutor faz é melhor. Contudo, quis apenas compartilhar esse conhecimento.