# Python para ciência de dados: uma introdução prática

**Escritor/autor:** Yuli Vasiliev
**Página pública:** https://acervodelivros.com.br/livros/python-para-ciencia-de-dados-uma-introducao-pratica/
**Canal de venda:** https://www.amazon.com.br/dp/857522848X?tag=acervodeliv00-20

## Identificação editorial
- ASIN: 857522848X
- ISBN-10: 857522848X
- ISBN-13: 978-8575228487
- Editora: Novatec Editora
- Ano de publicação: 2023
- Número de páginas: 256 páginas
- Idioma: Português

## Categoria e posicionamento
- Categoria principal: Administração, Negócios e Economia
- Subcategoria: Marketing e Vendas
- Tema principal: Marketing e vendas
- Ranking informado: Nº 98.221 em Livros (Conheça o Top 100 na categoria Livros) Nº 85 em Base de dados

## Descrição base
Python para Ciência de Dados é o guia perfeito para programadores, pois elenca as melhores maneiras de se utilizar o Python em aplicações orientadas a dados. Repleto de exemplos práticos, este livro oferece um amplo tour pelas habilidades do Python para obter, transformar e analisar dados. Os leitores conhecerão as robustas estruturas built-in de dados do Python e seu ecossistema poderoso de bibliotecas open source de ciência de dados, incluindo NumPy, pandas, scikit-learn e matplotlib. Como prática, há exemplos de como carregar dados em diversos formatos; streamlining, agrupamento e agregação de conjuntos de dados; e como criar visualizações como gráficos e mapas. Exemplos detalhados ilustram como criar aplicações de dados do mundo cotidiano, incluindo como fornecer dados geográficos a um app de serviço de táxi, análise de regra de associação de dados de transação para identificar itens comumente comprados juntos e um modelo de aprendizado de máquina para predizer tendências do mercado de ações. Cada capítulo apresenta exercícios que incentivam o leitor a testar as técnicas por conta própria. Você aprenderá a: • Manipular estruturas de dados com eficiência, como listas, dicionários, arrays do NumPy e DataFrames do pandas. • Mover dados de e para bancos de dados relacionais e NoSQL. • Obter insights acionáveis sobre os dados por meio de agregação, visualização e outros métodos de análise. • Trabalhar com texto simples, dados de GPS, dados de séries temporais, arquivos JSON e CSV e muitos outros tipos e formatos de dados. • Usar o aprendizado de máquina para tarefas de processamento de linguagem natural, como análise de sentimento. Com o Python para Ciência de Dados, você praticará técnicas modernas de processamento de dados para uso imediato em áreas como gerenciamento de negócios, marketing e finanças. Descubra o poder da linguagem de programação Python.

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