Projetos De Ci Ncia De Dados Com Python
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Data Science Projects With Python
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Author : Stephen Klosterman
language : en
Publisher: Packt Publishing Ltd
Release Date : 2019-04-30
Data Science Projects With Python written by Stephen Klosterman and has been published by Packt Publishing Ltd this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2019-04-30 with Computers categories.
Gain hands-on experience with industry-standard data analysis and machine learning tools in Python Key FeaturesTackle data science problems by identifying the problem to be solvedIllustrate patterns in data using appropriate visualizationsImplement suitable machine learning algorithms to gain insights from dataBook Description Data Science Projects with Python is designed to give you practical guidance on industry-standard data analysis and machine learning tools, by applying them to realistic data problems. You will learn how to use pandas and Matplotlib to critically examine datasets with summary statistics and graphs, and extract the insights you seek to derive. You will build your knowledge as you prepare data using the scikit-learn package and feed it to machine learning algorithms such as regularized logistic regression and random forest. You’ll discover how to tune algorithms to provide the most accurate predictions on new and unseen data. As you progress, you’ll gain insights into the working and output of these algorithms, building your understanding of both the predictive capabilities of the models and why they make these predictions. By then end of this book, you will have the necessary skills to confidently use machine learning algorithms to perform detailed data analysis and extract meaningful insights from unstructured data. What you will learnInstall the required packages to set up a data science coding environmentLoad data into a Jupyter notebook running PythonUse Matplotlib to create data visualizationsFit machine learning models using scikit-learnUse lasso and ridge regression to regularize your modelsCompare performance between models to find the best outcomesUse k-fold cross-validation to select model hyperparametersWho this book is for If you are a data analyst, data scientist, or business analyst who wants to get started using Python and machine learning techniques to analyze data and predict outcomes, this book is for you. Basic knowledge of Python and data analytics will help you get the most from this book. Familiarity with mathematical concepts such as algebra and basic statistics will also be useful.
Projetos De Ci Ncia De Dados Com Python
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Author : Stephen Klosterman
language : pt-BR
Publisher: Novatec Editora
Release Date : 2020-05-04
Projetos De Ci Ncia De Dados Com Python written by Stephen Klosterman and has been published by Novatec Editora this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2020-05-04 with Young Adult Nonfiction categories.
Projetos de ciência de dados com Python foi pensado para oferecer orientação prática sobre ferramentas padrão para análise de dados e machine learning em Python com a ajuda de dados reais. O curso o ajudará a entender como usar pandas e o Matplotlib para examinar criticamente um dataset com sínteses estatísticas e gráficos e extrair os insights que deseja obter. Você continuará adquirindo conhecimento ao aprender a preparar dados e a fornecê-los para algoritmos de machine learning, como o de regressão logística regularizada e o de floresta aleatória, usando o pacote scikit-learn. Também aprenderá como ajustar algoritmos para fornecer as melhores previsões sobre dados novos não conhecidos. À medida que percorrer os capítulos mais avançados, conhecerá o funcionamento e a saída desses algoritmos e entenderá melhor não só os recursos preditivos dos modelos, mas também o que os leva a fazer essas previsões. No fim do curso, você terá as habilidades necessárias para usar confiantemente vários algoritmos de machine learning a fim de executar análises de dados detalhadas e extrair insights significativos dos dados.
Python For Data Analysis
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Author : Wes McKinney
language : en
Publisher: "O'Reilly Media, Inc."
Release Date : 2017-09-25
Python For Data Analysis written by Wes McKinney and has been published by "O'Reilly Media, Inc." this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2017-09-25 with Computers categories.
Get complete instructions for manipulating, processing, cleaning, and crunching datasets in Python. Updated for Python 3.6, the second edition of this hands-on guide is packed with practical case studies that show you how to solve a broad set of data analysis problems effectively. You’ll learn the latest versions of pandas, NumPy, IPython, and Jupyter in the process. Written by Wes McKinney, the creator of the Python pandas project, this book is a practical, modern introduction to data science tools in Python. It’s ideal for analysts new to Python and for Python programmers new to data science and scientific computing. Data files and related material are available on GitHub. Use the IPython shell and Jupyter notebook for exploratory computing Learn basic and advanced features in NumPy (Numerical Python) Get started with data analysis tools in the pandas library Use flexible tools to load, clean, transform, merge, and reshape data Create informative visualizations with matplotlib Apply the pandas groupby facility to slice, dice, and summarize datasets Analyze and manipulate regular and irregular time series data Learn how to solve real-world data analysis problems with thorough, detailed examples
Python E R Para O Cientista De Dados Moderno
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Author : Rick J. Scavetta
language : pt-BR
Publisher: Novatec Editora
Release Date : 2022-09-15
Python E R Para O Cientista De Dados Moderno written by Rick J. Scavetta and has been published by Novatec Editora this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2022-09-15 with Computers categories.
O sucesso na ciência de dados depende do uso flexível e apropriado de ferramentas. Isso inclui Python e R, duas das linguagens de programação básicas da área. Este livro guiará os cientistas de dados das comunidades Python e R pelo trajeto que os tornará bilíngues. Ao conhecer as vantagens das duas linguagens, você descobrirá novas maneiras de executar tarefas de ciência de dados e expandirá seu conjunto de habilidades. Os autores Rick Scavetta e Boyan Angelov explicam as estruturas paralelas dessas linguagens e destacam onde cada uma é melhor, se nos seus recursos linguísticos ou nos poderes de seus ecossistemas open source. Você aprenderá a usar Python e R juntos em configurações do mundo real e ampliará suas oportunidades de trabalho como cientista de dados bilíngue. •Aprenda Python e R a partir da perspectiva da sua linguagem atual •Conheça as vantagens e as desvantagens de cada linguagem •Identifique casos de uso nos quais uma linguagem é mais adequada do que a outra •Conheça o moderno ecossistema open source que está disponível para as duas linguagens, incluindo os pacotes, frameworks e fluxos de trabalho •Aprenda a integrar R e Python no mesmo fluxo de trabalho •Siga um estudo de caso que demonstra maneiras de usar as duas linguagens juntas "Você aprenderá algo sobre as origens desses programas e como complementar, e não substituir, seu uso com uma verdadeira interoperabilidade." —George Mount CEO, Stringfest Analytics "Este livro ajuda a iniciar o assunto e fornece um modelo básico para mostrar como executar tarefas nas duas linguagens." —Noah Gift Fundador, Pragmatic AI Labs
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! 🚀
Master Python Ci Ncia De Dados Com Tutoria Virtual Ia
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Author : Diego Rodrigues
language : pt-BR
Publisher: Diego Rodrigues
Release Date : 2024-11-19
Master Python Ci Ncia De Dados Com Tutoria Virtual Ia 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 2024-11-19 with Business & Economics categories.
Imagine adquirir um livro completo e, de bônus, receber acesso a uma Tutoria Virtual assistida por IA 24/7 para personalizar a sua jornada de aprendizagem, fixação de conhecimentos e mentoria para o desenvolvimento e implementação de projetos reais... ... Bem-vindo à Revolução do Aprendizado Personalizado com Tutoria Virtual Assistida por IA! Descubra "Master Python: Ciência de Dados - Dos Fundamentos às Aplicações Avançadas com Tutoria Virtual IA", o guia essencial para profissionais e entusiastas que desejam dominar a ciência de dados com Python. Este manual inovador, escrito por Diego Rodrigues, um autor renomado com mais de 140 títulos publicados em seis idiomas, combina conteúdo de alta qualidade com a tecnologia avançada do IAGO, um tutor virtual desenvolvido e hospedado na plataforma OpenAI. O livro começa com uma introdução abrangente à ciência de dados, destacando a importância da área e o papel crucial que Python desempenha. A seguir, aborda os fundamentos de Python, cobrindo sintaxe básica, estruturas de dados e controle de fluxo, preparando uma base sólida para os capítulos subsequentes. Você aprenderá técnicas essenciais de manipulação e limpeza de dados usando bibliotecas como Pandas e NumPy, garantindo que seus dados estejam prontos para análise. Em seguida, explorará a análise exploratória de dados (EDA) com ferramentas como Matplotlib e Seaborn para descobrir padrões e insights valiosos. A visualização de dados é aprofundada com o uso de Plotly para criar gráficos interativos e Dash para desenvolver dashboards dinâmicos. O livro avança para machine learning, introduzindo conceitos básicos e tipos de aprendizado, seguidos pela preparação de dados e implementação de modelos com Scikit-Learn. Técnicas de regressão linear e polinomial são explicadas em detalhe, juntamente com a avaliação de desempenho dos modelos. Você também mergulhará no machine learning avançado com capítulos sobre classificação, clustering e redução de dimensionalidade. Técnicas de processamento de linguagem natural (NLP) são abordadas, utilizando bibliotecas como NLTK e SpaCy. A seção de deep learning cobre desde redes neurais básicas até aplicações avançadas com TensorFlow e Keras, incluindo redes neurais convolucionais (CNNs) e redes neurais recorrentes (RNNs). O livro ainda explora big data, ensinando como trabalhar com grandes volumes de dados usando Hadoop e Spark com Python. Finaliza com um guia completo sobre como conduzir um projeto de ciência de dados do início ao fim e discute a ética e a responsabilidade na ciência de dados, abordando práticas recomendadas e regulamentações. Aproveite o Valor Promocional de Lançamento por Tempo Limitado! Este livro completo foi cuidadosamente estruturado para atender às suas necessidades e superar suas expectativas, garantindo que você esteja preparado para enfrentar os desafios e aproveitar as oportunidades na área de ciência de dados. Abrangendo desde os fundamentos da ciência de dados até as aplicações mais avançadas, você aprenderá a utilizar Python para manipulação e análise de dados, visualização de dados, machine learning, deep learning, big data e muito mais. Abra a amostra do livro e descubra como acessar ao seleto clube dos profissionais de tecnologias de vanguarda. Aproveite essa oportunidade única e conquiste seus objetivos! TAGS: AWS IBM CISCO AZURE GOOGLE Python ciência dados manipulação análise visualização Pandas NumPy Matplotlib Seaborn Plotly Dash machine learning deep learning Scikit-Learn TensorFlow Keras big data Hadoop Spark análise exploratória de dados EDA modelos de regressão classificação clustering NLP processamento linguagem natural redes neurais convolucionais CNNs recorrentes RNNs aprendizado supervisionado aprendizado não supervisionado aprendizado por reforço transformação digital análise preditiva inteligência artificial Diego Rodrigues ciência aplicada projetos reais tutoria virtual OpenAI IAGO automação tarefas modelagem predição insights tecnológicos análise de comportamento inovação técnica desenvolvimento profissional técnicas avançadas SQL séries temporais redes sociais visualização interativa storytelling programação em Python ética privacidade regulamentações segurança cibernética coleta de dados tratamento de dados engenharia análise estatística visualização em tempo real relatórios automatizados data-driven decision making exploratory data analysis best practices cleaning transformation integration feature engineering pipeline desenvolvimento modelos implementação modelos validação avaliação de modelos otimização de modelos interpretação resultados comunicação de resultados transformação preditivos aplicações industriais análise negócios ferramentas open-source algoritmos de machine learning Python para data science aprendizado profundo aprendizado por transferência aprendizado contínuo sistemas recomendadores personalização conteúdos análise big data estrutura de dados cloud computing visualização 3D PySpark análise sentimentos predição churn análise de mercado análise financeira IoT data science para saúde smart cities análise risco segurança de dados ciências sociais visualização geoespacial análise de imagem reconhecimento padrões reconhecimento voz Python Java Linux Kali Linux HTML ASP.NET Ada Assembly Language BASIC Borland Delphi C C# C++ CSS Cobol Compilers DHTML Fortran General HTML Java 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 Elixir Dart SwiftUI Xamarin React Native NumPy Pandas SciPy Matplotlib Seaborn D3.js OpenCV NLTK PySpark BeautifulSoup Scikit-learn XGBoost CatBoost LightGBM FastAPI Celery Tornado Redis RabbitMQ Kubernetes Docker Jenkins Terraform Ansible Vagrant GitHub GitLab CircleCI Travis CI Linear Regression Logistic Regression Decision Trees Random Forests FastAPI AI ML K-Means Clustering Support Vector Tornado 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 iOS 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 x Power BI IoT CI/CD Hadoop Spark Pandas NumPy Dask SQLAlchemy web scraping mysql big data science openai chatgpt Handler RunOnUiThread()Qiskit Q# Cassandra Bigtable VIRUS MALWARE docker kubernetes Kali Linux Nmap Metasploit Wireshark information security pen test cybersecurity Linux distributions ethical hacking vulnerability analysis system exploration wireless attacks web application security malware analysis social engineering Android iOS Social Engineering Toolkit SET computer science IT professionals cybersecurity careers cybersecurity expertise cybersecurity library cybersecurity training Linux operating systems cybersecurity tools ethical hacking tools security testing penetration test cycle security concepts mobile security cybersecurity fundamentals cybersecurity techniques skills cybersecurity industry global cybersecurity trends Kali Linux tools education innovation penetration test tools best practices global companies cybersecurity solutions IBM Google Microsoft AWS Cisco Oracle consulting cybersecurity framework network security courses cybersecurity tutorials Linux security challenges landscape cloud security threats compliance research technology React Native Flutter Ionic Xamarin HTML CSS JavaScript Java Kotlin Swift Objective-C Web Views Capacitor APIs REST GraphQL Firebase Redux Provider Angular Vue.js Bitrise GitHub Actions Material Design Cupertino Fastlane Appium Selenium Jest CodePush Firebase Expo Visual Studio C# .NET Azure Google Play App Store CodePush IoT AR VR
Construa Uma Carreira Em Ci Ncia De Dados
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Author : Emily Robinson
language : pt-BR
Publisher: Novatec Editora
Release Date : 2021-01-20
Construa Uma Carreira Em Ci Ncia De Dados written by Emily Robinson and has been published by Novatec Editora this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2021-01-20 with Computers categories.
Quais são os fatores importantes para o sucesso de longo prazo de um cientista de dados? Combinar conhecimento técnico com "competências interpessoais" adequadas é um ingrediente fundamental para uma carreira gratificante. Construa uma Carreira em Ciência de Dados é o seu guia para conseguir o primeiro emprego nessa área e se transformar em um profissional habilitado e inestimável. Seguindo instruções claras e simples, você aprenderá a criar um excelente currículo para sair-se bem em entrevistas. Nesse campo exigente e em rápida transformação, pode ser um desafio manter os projetos na direção certa, adaptar-se às necessidades das empresas e gerenciar stakeholders problemáticos. Você irá se beneficiar com ideias sobre como lidar com as expectativas e frustrações, além de maneiras de planejar sua carreira com base nas vivências de cientistas de dados experientes relatadas no livro. O que este livro contém: • Criação de um portfólio de projetos de ciência de dados • Avaliação e negociação de uma proposta • Como sair-se bem e ascender profissionalmente em uma empresa • Como sair-se bem em entrevistas com cientistas de dados profissionais Para os leitores que querem começar uma ou avançar na carreira da ciência de dados. Emily Robinson é cientista de dados da Warby Parker. Jacqueline Nolis é consultora e mentora de ciência de dados. "Repleto de conselhos úteis, cenários reais e contribuições de profissionais do setor." — Sebastián Palma Mardones, ArchDaily "O companheiro perfeito para alguém que quer ser um cientista de dados bem-sucedido!" Gustavo Gomes, Brightcove "Visão geral perspicaz de todos os aspectos de uma carreira em ciência de dados." — Krzysztof Jędrzejewski, Pearson "Altamente recomendado." — Hagai Luger, Clarizen
Fluxo De Trabalho Com Dados Do Zero Pr Tica
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Author : Adriano Belisário Feitosa da Costa
language : pt-BR
Publisher: Open Knowledge Brasil
Release Date : 2020-01-01
Fluxo De Trabalho Com Dados Do Zero Pr Tica written by Adriano Belisário Feitosa da Costa and has been published by Open Knowledge Brasil this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2020-01-01 with Computers categories.
Esta publicação é um guia prático destinado a profissionais e estudantes interessados em trabalhar com dados no campo da comunicação, em especial no jornalismo e na produção de conteúdos para organizações da sociedade civil. O guia é baseado no fluxo de trabalho com dados (data pipeline), uma metodologia desenvolvida pela rede da Escola de Dados internacionalmente, que aborda todas etapas do trabalho, da definição das questões à visualização dos dados.
Pandas Python
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Author : Eduardo Corrêa
language : pt-BR
Publisher: Casa do Código
Release Date : 2020-01-24
Pandas Python written by Eduardo Corrêa and has been published by Casa do Código this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2020-01-24 with Computers categories.
Ciência de dados é um processo que emprega técnicas estatísticas e computacionais para analisar grandes bases de dados. A etapa de pré-processamento, onde as bases de dados relevantes devem ser reunidas e adequadamente formatadas, costuma ser a mais trabalhosa, ocupando tipicamente 80% do tempo consumido. É nesta fase que são realizadas as tarefas de seleção, limpeza e transformação dos dados, comumente referenciadas como atividades de Data Wrangling, Data Munging ou Data Preparation. A biblioteca pandas foi especialmente projetada para oferecer o suporte ao processo de Data Wrangling e ela já se consolidou como a biblioteca para ciência de dados mais utilizada no ambiente Python. Neste livro, Eduardo Corrêa aborda a pandas sob uma perspectiva profissional, explicando como utilizá-la para resolver problemas práticos e, muitas vezes, difíceis de Data Wrangling. Você aprenderá a teoria com um projeto prático, que envolve o uso da pandas como ferramenta para viabilizar a execução das atividades de seleção, estudo, limpeza e transformação de uma base de dados real. O projeto mostrará o passo a passo para realizar o pré-processamento desta base de dados, que será então utilizada como fonte para a criação de um modelo de Machine Learning, mais especificamente, um modelo de classificação de dados.
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.