Guia Do Python Para Data Science - Ferramentas Essenciais Para Trabalhar Com Dados

O Python É Uma Excelente Ferramenta Para Muitos Pesquisadores, Principalmente Por Causa De Suas Bibliotecas Para Armazenar, Manipular E Obter Insights De Dados. Existem Vários Recursos Para As Partes Individuais Do Data Science, Mas Apenas Com A Nova Edição Do Guia Do Python Para Data Science Você Tem Tudo: Ipython, Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn E Outras Ferramentas Afins.cientistas De Laboratório E Analistas De Dados Familiarizados Com A Leitura E A Escrita Do Código Python Acharão A Segunda Edição Desta Referência Abrangente Ideal Para Lidar Com Questões Do Dia A Dia: Manipulação, Transformação E Limpeza De Dados, Visualização De Diferentes Tipos De Dados, E Uso De Dados Para Construir Modelos Estatísticos Ou De Machine Learning. Em Outras Palavras, É A Referência Obrigatória Para A Computação Científica Em Python.com Este Guia, Você Aprenderá Que: Ipython E Jupyter Fornecem Ambientes De Computação Para Cientistas Que Usam O Python Numpy Inclui Ndarray Para Um Armazenamento E Uma Manipulação Eficientes De Densos Arrays De Dados Pandas Contém Dataframe Para Um Armazenamento E Uma Manipulação Eficientes De Dados Tabulares Matplotlib Inclui Capacidades Para Inúmeras Visualizações De Dados Scikit-learn Ajuda A Criar Implementações Limpas E Eficientes Em Python Dos Algoritmos Mais Importantes E Consolidados Em Machine Learning