Fundamentos De Python Para Ci Ncia De Dados
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Fundamentos De Python Para Ci Ncia De Dados
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Author : Behrman, Kennedy R.
language : pt-BR
Publisher: Bookman Editora
Release Date : 2022-11-08
Fundamentos De Python Para Ci Ncia De Dados written by Behrman, Kennedy R. and has been published by Bookman Editora this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2022-11-08 with Computers categories.
Dados são hoje um dos ativos mais importantes das empresas. Mas como lidarcom eles? Essa é a pergunta do milhão para muitos profissionais não programadores que se deparam com a necessidade de resolver problemas complexos que envolvem grande quantidade de dados. Python é hoje a principal linguagem de programação para ciência da dados e aprendizado de máquina. Neste guia, o experiente instrutor Kennedy Behrman mostra o básico da codificação com os notebooks Python e Jupyter, ambiente nº 1 para ciência de dados profissional. Apresenta ainda as principais bibliotecas, que facilitam lidar com a matemática, com a visualização, com o aprendizado de máquina e com o processamento da linguagem natural. Então, com base nesses fundamentos, Behrman apresenta técnicas intermediárias de Python para uma solução de problemas mais sofisticada.
Python Extreme Data Science
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Author : Diego Rodrigues
language : pt-BR
Publisher: Diego Rodrigues
Release Date : 2025-04-16
Python Extreme Data Science written by Diego Rodrigues and has been published by Diego Rodrigues this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2025-04-16 with Business & Economics categories.
Python Extreme Data Science é um guia completo, intensivo e tecnicamente rigoroso para profissionais que desejam dominar a ciência de dados com Python em contextos reais de produção. Estruturado de forma modular, o conteúdo percorre desde a coleta, engenharia e modelagem de dados até a automação, experimentação e operação em ambientes escaláveis. Cada capítulo é desenvolvido com base no Protocolo TECHWRITE 2.2, assegurando uma progressão didática eficiente, resolução de erros comuns e aplicação direta em pipelines complexos. O livro oferece uma abordagem prática, orientada por problemas, utilizando bibliotecas e frameworks essenciais como Pandas, NumPy, Scikit-Learn, Matplotlib, Seaborn, XGBoost, LightGBM, além de técnicas avançadas de pré-processamento, validação cruzada e engenharia de atributos. Inclui também tópicos fundamentais como versionamento de experimentos, deploy de modelos, explainability (interpretação de modelos), e avaliação de impacto em produção. Ideal para cientistas de dados, engenheiros de machine learning, analistas técnicos e profissionais de dados que atuam em ambientes de alto desempenho, esta obra propõe uma jornada prática e objetiva, evitando superficialidades e indo direto aos pontos críticos que diferenciam um projeto funcional de um fracasso técnico. A estrutura é compatível com aplicações em cloud, edge, automação com scripts e integração com sistemas de monitoramento. Seja para acelerar o ciclo de experimentação ou escalar soluções com robustez, Python Extreme Data Science entrega o que há de mais relevante na engenharia aplicada à ciência de dados moderna. Python, Data Science, Machine Learning, Engenharia de Dados, Feature Engineering, Modelagem Preditiva, Pipelines, Automação, Scikit-Learn, XGBoost, Produção, Validação, Deploy, Interpretação de Modelos.
Python E Ci Ncia De Dados Para Iniciantes
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Author : Raphael Hendrigo de Souza Gonçalves
language : pt-BR
Publisher: Independently Published
Release Date : 2024-05-16
Python E Ci Ncia De Dados Para Iniciantes written by Raphael Hendrigo de Souza Gonçalves and has been published by Independently Published this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2024-05-16 with Computers categories.
Resumo: "Python e Ciência de Dados para Iniciantes" é um guia abrangente destinado a quem deseja embarcar na emocionante jornada da ciência de dados utilizando a linguagem de programação Python. Este livro cobre desde os conceitos básicos de programação até a implementação de projetos complexos, tornando-se uma leitura essencial para iniciantes e entusiastas da área. Conteúdo do Livro: Introdução - Apresentação dos fundamentos do Python e sua relevância na ciência de dados. Fundamentos de Python - Conceitos básicos de programação, variáveis, estruturas de controle, funções e manipulação de strings e estruturas de dados. Bibliotecas Essenciais para Ciência de Dados - Exploração das bibliotecas NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn e Plotly. Manipulação de Dados com Pandas - Técnicas de importação, limpeza, transformação e análise de dados. Visualização de Dados - Criação de gráficos e visualizações para análise de dados com Matplotlib, Seaborn e Plotly. Estatística e Probabilidade - Fundamentos estatísticos e técnicas de probabilidade aplicadas à ciência de dados. Introdução ao Machine Learning - Conceitos básicos e tipos de aprendizado, preparação de dados e pipelines de machine learning. Modelos de Machine Learning - Modelos supervisionados e não supervisionados, incluindo regressão linear, regressão logística, árvores de decisão, K-means e PCA. Trabalhando com Dados Reais - Coleta, limpeza, análise exploratória e modelagem de dados reais. Implementação de Projetos de Ciência de Dados - Etapas de um projeto de ciência de dados, desde a coleta de dados até a implementação e monitoramento de modelos. Casos de Estudo - Exemplos práticos de aplicação de ciência de dados, incluindo previsão de vendas e classificação de sentimentos. Conclusões - Reflexões finais e incentivo à continuidade dos estudos. Referências Bibliográficas - Fontes e referências utilizadas ao longo do livro, formatadas segundo as normas da ABNT. Características do Livro: Prático e Didático: Cada capítulo é estruturado para facilitar a compreensão e aplicação dos conceitos. Exemplos de Código: Código em Python detalhado e comentado, acompanhado de explicações claras. Projetos Reais: Casos de estudo que demonstram a aplicação prática das técnicas aprendidas. Referências Confiáveis: Baseado em fontes respeitadas e atualizado com as práticas atuais da ciência de dados. Este livro é ideal para estudantes, profissionais de tecnologia e qualquer pessoa interessada em aprender ciência de dados com Python. Ele fornece uma base sólida e prepara o leitor para explorar mais profundamente este campo em constante evolução.
Python Para Ci Ncia De Dados
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Author : Yuli Vasiliev
language : pt-BR
Publisher: Novatec Editora
Release Date : 2023-05-02
Python Para Ci Ncia De Dados written by Yuli Vasiliev and has been published by Novatec Editora this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2023-05-02 with Computers categories.
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.
Fundamentos De Programa O Python
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Author : Leonardo Guerra De Rezende Guedes & Mário Elias Cândido Neto
language : pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date : 2023-05-08
Fundamentos De Programa O Python written by Leonardo Guerra De Rezende Guedes & Mário Elias Cândido Neto and has been published by Clube de Autores this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2023-05-08 with Computers categories.
Aprender Python é importante porque é uma habilidade valiosa para qualquer pessoa que queira trabalhar com tecnologia. Com Python, podemos criar conteúdos interativos e dinâmicos na web, o que é essencial para muitas empresas e organizações. Além disso, o Python é uma linguagem de programação relativamente fácil de aprender, o que o torna um ótimo ponto de partida para aqueles que estão apenas começando a aprender programação. O que fazemos com Phyton? Usamos principalmente Phyton para criar sites, aplicações web e aplicativos do lado do servidor usando Node.js. Mas o Phyton não se limita a essas aplicações e pode ser usada para criar aplicativos móveis, criar programas para tablets, internet das coisas, e até mesmo criar aplicativos de smartwatch. Ele pode basicamente fazer qualquer coisa. É tão popular que tudo de novo que aparecer terão algum tipo de integração com Phyton em algum momento. Ele pode basicamente fazer qualquer coisa!
Ci Ncia De Dados
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Author : Claudio Lucchesi
language : pt-BR
Publisher: Claudio Lucchesi
Release Date : 2025-01-11
Ci Ncia De Dados written by Claudio Lucchesi and has been published by Claudio Lucchesi this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2025-01-11 with Art categories.
📖 Descrição do E-Book: “Ciência de Dados: Guia Completo das Certificações Mais Valiosas de 2025” O e-book “Ciência de Dados: Guia Completo das Certificações Mais Valiosas de 2025” é um recurso indispensável para quem deseja se destacar no mercado de trabalho e avançar em sua carreira na área de Ciência de Dados. Neste guia prático e atualizado, exploramos as certificações mais reconhecidas e valiosas que comprovam habilidades em ferramentas, plataformas e metodologias essenciais para profissionais da tecnologia. Você aprenderá sobre certificações oferecidas por gigantes como IBM, Microsoft, Google, SAS e AWS, cobrindo desde fundamentos em Python, SQL e Machine Learning até tópicos avançados em computação em nuvem, inteligência artificial e MLOps. Além disso, o e-book traz: ✅ Detalhes sobre cada certificação – requisitos, duração, custo e benefícios. ✅ Dicas práticas para os exames – estratégias de estudo, materiais recomendados e práticas essenciais. ✅ Insights sobre o mercado – tendências, oportunidades e como as certificações impulsionam carreiras. Ideal para profissionais iniciantes, intermediários e experientes, este e-book tem como objetivo informar, ensinar e motivar, tornando-se um guia completo para quem deseja dominar a Ciência de Dados e obter certificações reconhecidas internacionalmente. Prepare-se para transformar sua carreira e alcançar novos patamares profissionais com as certificações mais valiosas de 2025! 🚀
Fundamentos De Engenharia De Dados
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Author : Joe Reis
language : pt-BR
Publisher: Novatec Editora
Release Date : 2023-11-10
Fundamentos De Engenharia De Dados written by Joe Reis and has been published by Novatec Editora this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2023-11-10 with Computers categories.
A engenharia de dados cresceu rapidamente na última década, deixando muitos engenheiros de software, cientistas e analistas de dados em busca de uma visão abrangente dessa prática. Com este livro prático, você aprenderá a projetar e construir sistemas para atender às necessidades de sua organização e clientes, avaliando as melhores tecnologias disponíveis por meio da estrutura do ciclo de vida da engenharia de dados. Os autores Joe Reis e Matt Housley guiam você pelo ciclo de vida da engenharia de dados e mostram como integrar uma variedade de tecnologias em nuvem para atender às necessidades dos consumidores de dados downstream. Você compreenderá como aplicar os conceitos de geração, ingestão, orquestração, transformação, armazenamento e governança de dados que são essenciais em qualquer ambiente de dados, independentemente da tecnologia utilizada. Este livro o ajudará a: •Obter uma visão geral de todo o cenário de engenharia de dados. •Avaliar problemas de engenharia de dados utilizando um conjunto abrangente de melhores práticas. •Não se deixar guiar pelo hype do momento ao escolher as tecnologias, arquitetura e processos de dados adequados. •Utilizar o ciclo de vida da engenharia de dados para projetar e criar uma arquitetura robusta. •Integrar governança de dados e segurança em todo o ciclo de vida da engenharia de dados.
An Lise Preditiva Com Python Edi O 2025
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Author : Diego Rodrigues
language : pt-BR
Publisher: Diego Rodrigues
Release Date : 2025-01-01
An Lise Preditiva Com Python Edi O 2025 written by Diego Rodrigues and has been published by Diego Rodrigues this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2025-01-01 with Business & Economics categories.
Bem-vindo a "ANÁLISE PREDITIVA COM PYTHON: Antecipe Resultados com Modelos Estatísticos - Edição 2025", uma obra essencial para quem deseja transformar dados em poderosas previsões e decisões estratégicas. Escrito por Diego Rodrigues, autor best-seller com mais de 180 livros publicados em seis idiomas, este guia combina teoria e prática para conduzir você ao domínio da análise preditiva em um mundo guiado por dados. Neste livro, Python é sua ferramenta principal, uma linguagem versátil que simplifica desde a exploração de dados até a aplicação de modelos avançados. Ao longo dos capítulos, você será conduzido por temas fundamentais e técnicas de ponta, como aprendizado de máquina, visualização de dados, otimização de hiperparâmetros, e implementação de modelos em produção. O livro inclui estudos de caso práticos que refletem cenários do mundo real, ajudando você a aplicar o conhecimento em áreas como finanças, saúde, marketing e muito mais. De estatísticas fundamentais a frameworks modernos como Scikit-learn e TensorFlow, cada capítulo foi projetado para atender tanto iniciantes quanto profissionais experientes que buscam expandir suas habilidades. Descubra como construir modelos preditivos confiáveis, interpretar resultados e alinhar ética e privacidade na análise de dados. Prepare-se para um aprendizado dinâmico e interativo, com exemplos práticos, scripts detalhados e explicações acessíveis. Seja para tomar decisões assertivas, prever tendências de mercado ou otimizar processos, este livro será seu guia confiável para alcançar excelência na análise preditiva. Invista no seu futuro com "ANÁLISE PREDITIVA COM PYTHON". Sua jornada para dominar a arte de antever resultados começa agora! TAGS: Python Java Linux Kali HTML ASP.NET Ada Assembly BASIC Borland Delphi C C# C++ CSS Cobol Compilers DHTML Fortran General JavaScript LISP PHP Pascal Perl Prolog RPG Ruby SQL Swift UML Elixir Haskell VBScript Visual Basic XHTML XML XSL Django Flask Ruby on Rails Angular React Vue.js Node.js Laravel Spring Hibernate .NET Core Express.js TensorFlow PyTorch Jupyter Notebook Keras Bootstrap Foundation jQuery SASS LESS Scala Groovy MATLAB R Objective-C Rust Go Kotlin TypeScript Dart SwiftUI Xamarin React Native NumPy Pandas SciPy Matplotlib Seaborn D3.js OpenCV NLTK PySpark BeautifulSoup Scikit-learn XGBoost CatBoost LightGBM FastAPI Redis RabbitMQ Kubernetes Docker Jenkins Terraform Ansible Vagrant GitHub GitLab CircleCI Regression Logistic Regression Decision Trees Random Forests AI ML K-Means Clustering Support Vector Machines Gradient Boosting Neural Networks LSTMs CNNs GANs ANDROID IOS MACOS WINDOWS Nmap Metasploit Framework Wireshark Aircrack-ng John the Ripper Burp Suite SQLmap Maltego Autopsy Volatility IDA Pro OllyDbg YARA Snort ClamAV Netcat Tcpdump Foremost Cuckoo Sandbox Fierce HTTrack Kismet Hydra Nikto OpenVAS Nessus ZAP Radare2 Binwalk GDB OWASP Amass Dnsenum Dirbuster Wpscan Responder Setoolkit Searchsploit Recon-ng BeEF AWS Google Cloud IBM Azure Databricks Nvidia Meta Power BI IoT CI/CD Hadoop Spark Dask SQLAlchemy Web Scraping MySQL Big Data Science OpenAI ChatGPT Handler RunOnUiThread() Qiskit Q# Cassandra Bigtable VIRUS MALWARE Information Pen Test Cybersecurity Linux Distributions Ethical Hacking Vulnerability Analysis System Exploration Wireless Attacks Web Application Security Malware Analysis Social Engineering Social Engineering Toolkit SET Computer Science IT Professionals Careers Expertise Library Training Operating Systems Security Testing Penetration Test Cycle Mobile Techniques Industry Global Trends Tools Framework Network Security Courses Tutorials Challenges Landscape Cloud Threats Compliance Research Technology Flutter Ionic Web Views Capacitor APIs REST GraphQL Firebase Redux Provider Bitrise Actions Material Design Cupertino Fastlane Appium Selenium Jest Visual Studio AR VR sql mysql
Fundamentos De Python Para Ci Ncia De Dados
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Author : Kennedy R. Behrman
language : pt-BR
Publisher:
Release Date : 2022-11-10
Fundamentos De Python Para Ci Ncia De Dados written by Kennedy R. Behrman and has been published by this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2022-11-10 with Computers categories.
Python é hoje a principal linguagem de programação para ciência da dados e aprendizado de máquina. Neste guia, o experiente instrutor Kennedy Behrman foca nas habilidades Python que você precisa para resolver problemas nessa área, sendo sua formação técnica ou não.
Fundamentos Da Qualidade De Dados
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Author : Barr Moses
language : pt-BR
Publisher: Alta Books
Release Date : 2024-09-30
Fundamentos Da Qualidade De Dados written by Barr Moses and has been published by Alta Books this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2024-09-30 with Computers categories.
Os dashboards de seus produtos parecem esquisitos? Os relatórios trimestrais estão desatualizados? O conjunto de dados que você está usando está comprometido ou simplesmente errado? Caso tenha respondido sim a essas perguntas, este livro é para você. Geralmente, problemas desse tipo são tratados de forma improvisada e reativa, por mais que afetem quase todas as equipes. Atualmente, muitas equipes de engenharia de dados enfrentam o problema de "pipelines bons, dados ruins". Se os dados que está processando forem ruins, não importa o nível de avanço de sua infraestrutura de dados. Neste livro, Barr Moses, Lior Gavish e Molly Vorwerck, da empresa de observabilidade de dados Monte Carlo, explicam como abordar a qualidade e a confiabilidade de dados em larga escala, recorrendo às melhores práticas e às tecnologias usadas por algumas das empresas mais inovadoras do mundo. • Crie pipelines de dados mais confiáveis • Escreva scripts para fazer verificações de dados e a fim de identificar pipelines comprometidos com observabilidade de dados • Aprenda como definir e manter SLAs, SLIs e SLOs de dados • Aprenda como tratar serviços e sistemas de dados com a diligência do software de produção • Aprenda como tratar serviços e sistemas de dados com a diligência do software de produção • Automatize grafos de linhagem de dados em todo o seu ecossistema de dados • Crie detectores de anomalias para seus ativos essenciais de dados "Leitura obrigatória para quem se preocupa com a qualidade dos dados." — Debashis Saha Data Leader AppZen, Intuit, e eBay Barr Moses é a CEO e cofundadora da Monte Carlo, empresa especializada em confiabilidade de dados. Já serviu como comandante de uma unidade de inteligência de dados na Força Aérea de Israel, trabalhou como consultora da Bain & Company e foi vice-presidente de operações da Gainsight. Lior Gavish, é CTO e cofundador da Monte Carlo e também da startup de cibersegurança Sookasa, adquirida pela empresa Barracuda, em 2016. Na Barracuda, foi vice-presidente sênior de engenharia. Tem MBA de Stanford e mestrado em ciência da computação pela Universidade de Tel-Aviv. Molly Vorwerck, é a chefe de conteúdo da Monte Carlo. Antes, foi editora-chefe do blog Uber Engineering e liderou o principal programa da equipe de marca técnica da Uber e também as comunicações internas do diretor de tecnologia e a estratégia do programa de revisão de pesquisa do Uber AI Labs.