![[Análises] Python para Análise de Dados - 3ª edição (Wes McKinney) Resumidos.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2506155/c1a-085k3-8d85d4vxarz7-ezdroc.jpg)
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Python para Análise de Dados - 3ª edição (Wes McKinney)
- Amazon Brazil Store: https://www.amazon.com.br/dp/B0BYQ916JY?tag=9natreebrazil-20
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Python-para-An%C3%A1lise-de-Dados---3%C2%AA-edi%C3%A7%C3%A3o-Wes-McKinney.html
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Python+para+An+lise+de+Dados+3+edi+o+Wes+McKinney+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Leia mais: https://brazil.9natree.com/read/B0BYQ916JY/
#pandasDataFrame #NumPyndarray #JupyterNotebook #groupbynopandas #sériestemporais #PythonparaAnlisedeDados3edio
Python para Análise de Dados - 3ª edição: Tratamento de Dados com pandas, NumPy & Jupyter é um livro técnico de não ficção voltado à análise de dados em Python. Escrito por Wes McKinney, criador do pandas, ele apresenta uma introdução prática e atualizada ao ecossistema de ciência de dados, com foco em Python 3.10, pandas 1.4, NumPy e Jupyter. A proposta central é mostrar como usar essas ferramentas de forma integrada para manipular, limpar, transformar, combinar, explorar e visualizar dados com eficiência. Em vez de tratar Python apenas como linguagem de programação geral, o livro o posiciona como plataforma para trabalho analítico reproduzível, especialmente em contextos de dados tabulares e séries temporais. O conteúdo combina fundamentos e aplicações, recorrendo a exemplos e estudos de caso que aproximam o leitor de problemas reais de análise. Assim, a obra serve tanto como porta de entrada quanto como referência prática para quem quer estruturar fluxos de trabalho analíticos mais confiáveis e flexíveis.
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Python para Análise de Dados - 3ª edição: Tratamento de Dados com pandas, NumPy & Jupyter é um livro técnico de não ficção voltado à análise de dados em Python. Escrito por Wes McKinney, criador do pandas, ele apresenta uma introdução prática e atualizada ao ecossistema de ciência de dados, com foco em Python 3.10, pandas 1.4, NumPy e Jupyter. A proposta central é mostrar como usar essas ferramentas de forma integrada para manipular, limpar, transformar, combinar, explorar e visualizar dados com eficiência. Em vez de tratar Python apenas como linguagem de programação geral, o livro o posiciona como plataforma para trabalho analítico reproduzível, especialmente em contextos de dados tabulares e séries temporais. O conteúdo combina fundamentos e aplicações, recorrendo a exemplos e estudos de caso que aproximam o leitor de problemas reais de análise. Assim, a obra serve tanto como porta de entrada quanto como referência prática para quem quer estruturar fluxos de trabalho analíticos mais confiáveis e flexíveis.
