Python para análise de dados - 1ª Edição - Tratamento de dados com Pandas, NumPy e IPython

Wes McKinney

Novatec

2018

616 páginas

20h 32m

ISBN-13: 9788575226476

Português Brasileiro

Obtenha instruções completas para manipular, processar, limpar e extrair informações de conjuntos de dados em Python. Atualizada para Python 3.6, este guia prático está repleto de casos de estudo práticos que mostram como resolver um amplo conjunto de problemas de análise de dados de forma eficiente. Você conhecerá as versões mais recentes do pandas, da NumPy, do IPython e do Jupyter no processo.

Escrito por Wes McKinney, criador do projeto Python pandas, este livro contém uma introdução prática e moderna às ferramentas de ciência de dados em Python. É ideal para analistas, para quem Python é uma novidade, e para programadores Python iniciantes nas áreas de ciência de dados e processamento científico. Os arquivos de dados e os materiais relacionados ao livro estão disponíveis no GitHub.

utilize o shell IPython e o Jupyter Notebook para processamentos exploratórios;
conheça os recursos básicos e avançados da NumPy (Numerical Python);
comece a trabalhar com ferramentas de análise de dados da biblioteca pandas;
utilize ferramentas flexíveis para carregar, limpar, transformar, combinar e reformatar dados;
crie visualizações informativas com a matplotlib;
aplique o recurso groupby do pandas para processar e sintetizar conjuntos de dados;
analise e manipule dados de séries temporais regulares e irregulares;
aprenda a resolver problemas de análise de dados do mundo real com exemplos completos e detalhados.

Resenhas (1)

3.5 (Bom)

Bom...

Python para análise de dados é um livro mais genérico, focado nas ferramentas mais básicas do python para limpeza/tratamento. O autor deu pouca atenção aqui à modelagem e ao aprendizado de máquina, centrando-se no shell Ipython e em bibliotecas como o pandas e o numpy.

Como estudante iniciante em ciência de dados, achei um livro interessante e fundamental pro meu aprendizado. Porém, não recomendo para aqueles que não têm pelo menos uma base de computação (como gerenciamento de memória e programação), pois em muitas ocasiões, o autor se aprofunda nesse aspecto e por conta disso pode deixar quem está iniciando um pouco perdido. Em alguns tópicos, também é necessário um conhecimento mais avançado em estatística e matemática, pois o livro apresenta muito brevemente algumas funções que precisam desses conhecimentos.

No mais, é um livro ok, bem resumido, com vários e amplos exemplos que irão te deixar apto a fazer pelo menos uma boa análise exploratória.