Python para ciência de dados: uma introdução prática

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.