# Guia Do Python para Data Science - Tradução da Segunda Edição: ferramentas essenciais para trabalhar com dados

**Escritor/autor:** Jake VanderPlas
**Página pública:** https://acervodelivros.com.br/livros/guia-do-python-para-data-science-traducao-da-segunda-edicao-ferramentas-essenciais-para-trabalhar-com-dados/
**Canal de venda:** https://www.amazon.com.br/dp/8550821713?tag=acervodeliv00-20

## Identificação editorial
- ASIN: 8550821713
- ISBN-10: 8550821713
- ISBN-13: 978-8550821719
- Editora: Alta Books
- Ano de publicação: 2025
- Número de páginas: 544 páginas
- Idioma: Português

## Categoria e posicionamento
- Categoria principal: Autoajuda
- Subcategoria: Inteligência Emocional e Comportamento
- Tema principal: Inteligência emocional e comportamento
- Ranking informado: Nº 8.463 em Livros (Conheça o Top 100 na categoria Livros) Nº 4 em Livros de Processamento de DadosNº 28 em Programação de Computadores

## Descrição base
O Python é uma excelente ferramenta para muitos pesquisadores, principalmente por causa de suas bibliotecas para armazenar, manipular e obter insights de dados. Existem vários recursos para as partes individuais do data science, mas apenas com a nova edição do Guia do Python para Data Science você tem tudo: IPython, NumPy, pandas, Matplotlib, Scikit-Learn e outras ferramentas afins. Cientistas de laboratório e analistas de dados familiarizados com a leitura e a escrita do código Python acharão a segunda edição desta referência abrangente ideal para lidar com questões do dia a dia: manipulação, transformação e limpeza de dados; visualização de diferentes tipos de dados; e uso de dados para construir modelos estatísticos ou de machine learning. Em outras palavras, é a referência obrigatória para a computação científica em Python. Com este guia, você aprenderá que: • IPython e Jupyter fornecem ambientes de computação para cientistas que usam o Python • NumPy inclui ndarray para um armazenamento e uma manipulação eficientes de densos arrays de dados • Pandas contém DataFrame para um armazenamento e uma manipulação eficientes de dados tabulares • Matplotlib inclui capacidades para inúmeras visualizações de dados • Scikit-Learn ajuda a criar implementações limpas e eficientes em Python dos algoritmos mais importantes e consolidados em machine learning

## Nota metodológica
Dados organizados pelo Acervo de Livros a partir de fonte comercial consultada. Preços, avaliações, estoque e ranking podem variar.