![[Análises] Python para ciência de dados: uma introdução prática (Yuli Vasiliev) Resumidos.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2506239/c1a-085k3-7z8pzgdru3dz-lxfprq.jpg)
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Python para ciência de dados: uma introdução prática (Yuli Vasiliev)
- Amazon Brazil Store: https://www.amazon.com.br/dp/857522848X?tag=9natreebrazil-20
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Python-para-ci%C3%AAncia-de-dados%3A-uma-introdu%C3%A7%C3%A3o-pr%C3%A1tica-Yuli-Vasiliev.html
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Python+para+ci+ncia+de+dados+uma+introdu+o+pr+tica+Yuli+Vasiliev+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Leia mais: https://brazil.9natree.com/read/857522848X/
#NumPy #pandas #agrupamentoeagregação #visualizaçãodedados #análisedesentimento #Pythonparacinciadedados
Python para ciência de dados: uma introdução prática, de Yuli Vasiliev, é um livro técnico voltado a programadores que querem aplicar Python em tarefas reais de análise e processamento de dados. Publicado em português pela Novatec, ele funciona como uma introdução prática ao ecossistema de ciência de dados, com foco em obtenção, transformação, análise e visualização de dados. O livro parte das estruturas nativas da linguagem e avança para bibliotecas amplamente usadas, como NumPy, pandas, scikit-learn e matplotlib, o que o posiciona claramente dentro da tradição de livros de aplicação, e não de teoria abstrata. Seu diferencial está na orientação direta para uso profissional: carregar dados em diferentes formatos, agrupar e agregar informações, criar gráficos e mapas, e até aplicar aprendizado de máquina em tarefas como análise de sentimento. É, portanto, uma obra desenhada para quem já programa e precisa converter conhecimento de Python em capacidade analítica aplicada a negócios, marketing e finanças.
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Python para ciência de dados: uma introdução prática, de Yuli Vasiliev, é um livro técnico voltado a programadores que querem aplicar Python em tarefas reais de análise e processamento de dados. Publicado em português pela Novatec, ele funciona como uma introdução prática ao ecossistema de ciência de dados, com foco em obtenção, transformação, análise e visualização de dados. O livro parte das estruturas nativas da linguagem e avança para bibliotecas amplamente usadas, como NumPy, pandas, scikit-learn e matplotlib, o que o posiciona claramente dentro da tradição de livros de aplicação, e não de teoria abstrata. Seu diferencial está na orientação direta para uso profissional: carregar dados em diferentes formatos, agrupar e agregar informações, criar gráficos e mapas, e até aplicar aprendizado de máquina em tarefas como análise de sentimento. É, portanto, uma obra desenhada para quem já programa e precisa converter conhecimento de Python em capacidade analítica aplicada a negócios, marketing e finanças.
