# Visualização de dados com Python e JavaScript: raspe, limpe, explore e transforme seus dados – Tradução da 2ª edição

**Escritor/autor:** Kyran Dale
**Página pública:** https://acervodelivros.com.br/livros/visualizacao-de-dados-com-python-e-javascript-raspe-limpe-explore-e-transforme-seus-dados-traducao-da-2a-edicao/
**Canal de venda:** https://www.amazon.com.br/dp/855082173X?tag=acervodeliv00-20

## Identificação editorial
- ASIN: 855082173X
- ISBN-10: 855082173X
- ISBN-13: 978-8550821733
- Editora: Alta Books
- Ano de publicação: 2024
- Número de páginas: 544 páginas
- Idioma: Português

## Categoria e posicionamento
- Categoria principal: Administração, Negócios e Economia
- Subcategoria: Finanças Pessoais e Investimentos
- Tema principal: Finanças pessoais e investimentos
- Ranking informado: Nº 12.480 em Livros (Conheça o Top 100 na categoria Livros) Nº 6 em Livros de Processamento de DadosNº 7 em Software em Informática e TecnologiaNº 10 em Redes de Informáticas

## Descrição base
Como transformar dados brutos e não processados em visualizações interativas dinâmicas na web? Neste livro prático, o autor Kyran Dale mostra aos cientistas de dados e analistas ― assim como aos desenvolvedores de Python e JavaScript ― como criar o conjunto de ferramentas ideal para o trabalho. Ao fornecer exemplos envolventes e compartilhar boas práticas conquistadas com muito esforço, este guia ensina como utilizar as melhores bibliotecas de Python e JavaScript. O Python oferece bibliotecas poderosas e maduras para raspagem, limpeza e processamento de dados. O JavaScript é a melhor linguagem quando se trata de programar visualizações web. Juntas, essas duas linguagens se complementam perfeitamente para ajudá-lo a criar uma moderna caixa de ferramentas de visualização web. Este livro vai ajudá-lo a dar os passos iniciais.  Você aprenderá como: • Obter os dados usando raspagem ou APIs web (Requests, Scrapy, Beautiful Soup) • Limpar e processar dados usando as bibliotecas de processamento de dados robustas do Python dentro do ecossistema NumPy (Jupyter notebooks com pandas, Matplotlib e Seaborn) • Entregar os dados a um navegador com arquivos estáticos ou com um servidor Python leve (uma API RESTful do Flask) • Adquirir habilidades suficientes em desenvolvimento web (HTML, CSS, JavaScript) para visualizar seus dados na web • Usar seus dados coletados e refinados para criar gráficos e visualizações web (Plotly, D3)
“O livro de Kyran inclui uma riqueza de informações, abrangendo os detalhes do D3.js até a construção de uma API com banco de dados que é consumida por um painel interativo personalizado. É seguro dizer que você aprenderá muito com este livro!”
― Peter Cook, autor de D3 Start to Finish

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