PYTHON PARA ANÁLISE DE DADOS - TRATAMENTO DE DADOS COM PANDAS, NUMPY & JUPYTER

Name: PYTHON PARA ANÁLISE DE DADOS - TRATAMENTO DE DADOS COM PANDAS, NUMPY & JUPYTER
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PYTHON PARA ANÁLISE DE DADOS - TRATAMENTO DE DADOS COM PANDAS, NUMPY & JUPYTER

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Autor(a): MCKINNEY, WES
Editora: NOVATEC EDITORA LTDA - EPP

9788575228418

R$ 169,00

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  Autor
  ‹ ›
  
  MCKINNEY, WES Indisponível
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  Editora
  ‹ ›
  
  NOVATEC EDITORA LTDA - EPP Indisponível
- 3
  
  Páginas
  ‹ ›
  
  624 Indisponível
- 4
  
  Edição
  ‹ ›
  
  3 - 2023 Indisponível
- 5
  
  Ano
  ‹ ›
  
  2023 Indisponível
- 6
  
  Origem
  ‹ ›
  
  NACIONAL Indisponível
- 7
  
  Encadernação
  ‹ ›
  
  BROCHURA Indisponível
- 8
  
  Dimensões
  ‹ ›
  
  17.2 x 23.5 x 2.7 Indisponível
- 9
  
  ISBN
  ‹ ›
  
  9788575228418 Indisponível
- 10
  
  Situação
  ‹ ›
  
  Sob Encomenda Indisponível

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Sinopse

Adquira o manual definitivo para manipulação, processamento, limpeza e extração de informações de conjuntos de dados em Python. Atualizada para Python 3.10 e pandas 1.4, a terceira edição deste guia dinâmico vem com estudos de casos práticos que mostram como resolver um amplo conjunto de problemas de análise de dados de maneira eficaz. Durante o processo, você conhecerá as últimas versões do pandas, NumPy e Jupyter.Escrito por Wes McKinney, o criador do projeto pandas, este livro é uma introdução prática e moderna às ferramentas de ciência de dados em Python. Ele é ideal para analistas iniciantes em Python e para programadores Python iniciantes em ciência de dados e computação científica. Arquivos de dados e materiais relacionados estãodisponíveis no GitHub. Use o Jupyter Notebook e o shell IPython para computação exploratória. Aprenda recursos básicos e avançados do NumPy. Comece a usar as ferramentas de análise de dados da biblioteca pandas. Use ferramentas flexíveispara carregar, limpar, transformar, mesclar e reformatar dados. Crie visualizações informativas com o matplotlib. Aplique o recurso groupBy do pandas para detalhar e resumir 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.

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