Python: Guia prático do básico ao avançado (Cientista de dados Livro 2)

Felizmente, estamos na era digital e agora podemos escolher, a partir de nossas necessidades e preferências, a linguagem de programação que mais nos agrada. Agora temos a nossa disposição aquela linguagem que mais se dispõe a resolver nossos problemas com o mínimo esforço computacional e de aprendizagem.

Este e-book traz uma apresentação, do básico ao avançado, de uma das mais poderosas e simples linguagem de programação. Iremos conhecer e aprender a dominar todos os principais elementos para que possamos desenvolver nossos projetos e pôr nossas ideias para o mundo dos negócios digitais utilizando Python.

Estamos vivendo na era do Big data. Por isso, a área da ciência de dados nunca cresceu tanto e esteve tão carente com relação a profissionais qualificados. Python é uma das linguagens de programação chave para todo e qualquer analista que ouse trabalhar com grandes volumes de dados.

Portanto, vamos em frente conhecer as façanhas, facilidades e aplicações que Python tem a nos oferecer. Veja um resumo do que iremos aprender:

Capítulo 1 – História do Python – Porque usar o Python?

– Versões do Python – Ambiente de Desenvolvimento – Download e Instalação do Anaconda – As principais bibliotecas Python – Como instalar pacotes – Jupyter Lab – Programação com Python – Indentação – Comentários Capítulo 2 – Variáveis, tipos, estruturas e operações – Como estruturar um programa – Operações matemáticas e lógicas – Funções built-in – Operadores matemáticos, relacionais e lógicos – Variáveis e tipos – Declarações Múltiplas – Principais erros de declaração de variáveis – Indexação em Python – Funções Built-in das Strings – Variáveis para armazenamento de dados – Listas – List Comprehension – Dicionários – Tuplas – Vetores e matrizes Capítulo 3 – Condicionais, laços de repetição e listas – Condicionais if/else/elif – Laços de Repetição for e while Capítulo 4 – Funções – Variáveis locais e globais – funções – Funções úteis no Python – Tópico especial: Funções Lambda Capítulo 5 – I/O de arquivos – Arquivos CSV – Trabalhando com diretórios – Data e hora Capítulo 6 – Geração de gráficos e diagramas com o Python – Gerando Gráficos com o Matplotlib Capítulo 7 – Funções especiais – Função Map – Função Reduce – Função Filter – Função Zip – Função Enumerate Capítulo 8 -Mensagens de erros, warnings – Diferença entre erro e exceção – Tratando erros e exceções – Try, Except e Finally Capítulo 9 – Classes e objetos com Python – Principais características da POO – Classes e Objetos no Python – Herança em Python Capítulo 10 – Conexão com banco de dados – Linguagem SQL – SQLite – Python e SQLite