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Livro - Guia Do Python Para Data Science - ALTA BOOKS

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Livro - Guia Do Python Para Data Science
O Python é uma excelente ferramenta para muitos pesquisadores, principalmente por causa de suas bibliotecas para armazenar, manipular e obter insights de dados. Existem vários recursos para as partes individuais do data science, mas apenas com a nova edição do Guia do Python para Data Science você tem tudo: IPython, NumPy, pandas, Matplotlib, Scikit-Learn e outras ferramentas afins. Cientistas de laboratório e analistas de dados familiarizados com a leitura e a escrita do código Python acharão a segunda edição desta referência abrangente ideal para lidar com questões do dia a dia: manipulação, transformação e limpeza de dados; visualização de diferentes tipos de dados; e uso de dados para construir modelos estatísticos ou de machine learning. Em outras palavras, é a referência obrigatória para a computação científica em Python. Com este guia, você aprenderá que: • IPython e Jupyter fornecem ambientes de computação para cientistas que usam o Python • NumPy inclui ndarray para um armazenamento e uma manipulação eficientes de densos arrays de dados • Pandas contém DataFrame para um armazenamento e uma manipulação eficientes de dados tabulares • Matplotlib inclui capacidades para inúmeras visualizações de dados • Scikit-Learn ajuda a criar implementações limpas e eficientes em Python dos algoritmos mais importantes e consolidados em machine learning.
Código de Barras
9788550821719
Peso
0.705 kg
Número de Páginas
544
Ano de edição
2025
Autor
VANDERPLAS, JAKE
Editora
ALTA BOOKS
Assunto
INFORMÁTICA
Formato
ENCADERNADO
Origem
NACIONAL
Idioma
Português
Fabricante
STARLIN ALTA EDITORA E CONSULTORIA - EIRELI
Edição
1
Dimensões
16 x 23
Informações complementares
AutorVANDERPLAS, JAKE
Dimensões do Produto16 x 23
Dimensões do Produto com Embalagem16 x 23
EditoraALTA BOOKS
Peso do Produto0.705 kg
SinopseO Python é uma excelente ferramenta para muitos pesquisadores, principalmente por causa de suas bibliotecas para armazenar, manipular e obter insights de dados. Existem vários recursos para as partes individuais do data science, mas apenas com a nova edição do Guia do Python para Data Science você tem tudo: IPython, NumPy, pandas, Matplotlib, Scikit-Learn e outras ferramentas afins. Cientistas de laboratório e analistas de dados familiarizados com a leitura e a escrita do código Python acharão a segunda edição desta referência abrangente ideal para lidar com questões do dia a dia: manipulação, transformação e limpeza de dados; visualização de diferentes tipos de dados; e uso de dados para construir modelos estatísticos ou de machine learning. Em outras palavras, é a referência obrigatória para a computação científica em Python. Com este guia, você aprenderá que: • IPython e Jupyter fornecem ambientes de computação para cientistas que usam o Python • NumPy inclui ndarray para um armazenamento e uma manipulação eficientes de densos arrays de dados • Pandas contém DataFrame para um armazenamento e uma manipulação eficientes de dados tabulares • Matplotlib inclui capacidades para inúmeras visualizações de dados • Scikit-Learn ajuda a criar implementações limpas e eficientes em Python dos algoritmos mais importantes e consolidados em machine learning.
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