Python Para Data Science: E Machine Learning Descomplicado
Por Amilcar NettoO acesso e a interpretação desses dados tornaram-se um diferencial estratégico para empresas e também para governos, e podem dar suporte a estudos em várias áreas, como Economia e Política, passando pelas Ciências Sociais. É nesse contexto que as ferramentas necessárias para o tratamento desses dados foram desenvolvidas, de forma a retornar conhecimento relevante a partir desse volume imenso de informações. Nesta obra, você terá contato com os primeiros conceitos de Ciência de Dados (Data Science). Para auxiliar o aprendizado, são desenvolvidos projetos práticos com ferramentas consideradas estado da arte na criação de aplicações de aprendizado de máquina, e, como brinde, todo o código desenvolvido está disponível para download gratuitamente no site da editora.
“No mercado moderno, altamente competitivo, o conhecimento de Ciência de Dados e técnicas para sua aplicação prática é mais que um requisito: tornou-se um diferencial para qualquer profissional ou empresa.”
O leitor terá uma introdução rápida à linguagem Python (para aqueles que não a conhecem) e às bibliotecas usadas em Análise de Dados. Serão desenvolvidos projetos práticos, “do zero”, para familiarizá-lo com as tecnologias envolvidas. Ao final do livro, você conhecerá uma ferramenta que permite desenvolver tais estudos mesmo sem saber programar. Esta obra aborda as principais ferramentas usadas por profissionais dessa área, tão fascinante, de modo didático e com ênfase na aplicação imediata dos conceitos apresentados.
Características do eBook
Aqui estão algumas informações técnicas sobre este eBook:
- Autor(a): Amilcar Netto
- ISBN-10: 6555203374
- ISBN-13: 978-6555203370
- ASIN: B099TD425Z
- Editora: Alta Books
- Idioma: Português
- Tamanho: 12318 KB
- Categoria: Computação e Informática
Amostra Grátis do Livro
Faça a leitura online do livro Python Para Data Science: E Machine Learning Descomplicado, escrito por Amilcar Netto. Esse é um trecho gratuito disponibilizado pela Amazon, e não infringe os direitos do autor nem da editora.