April 2025
Intermediate to advanced
324 pages
7h 7m
Portuguese (Portugal, Brazil)
Overview
Este trabalho foi traduzido com recurso a IA. Agradecemos o teu feedback e comentários: translation-feedback@oreilly.com
Se sabes programar, tens as competências necessárias para transformar dados em conhecimento. Esta edição completamente revista apresenta conceitos estatísticos de forma computacional, em vez de matemática, utilizando programas escritos em Python. Através de exemplos práticos e exercícios baseados em conjuntos de dados do mundo real, aprenderás todo o processo de análise exploratória de dados - desde a manipulação de dados e geração de estatísticas até à identificação de padrões e teste de hipóteses.
Quer sejas um cientista de dados, um engenheiro de software ou um entusiasta de dados, irás familiarizar-te com as ferramentas mais utilizadas, incluindo NumPy, SciPy e Pandas. Explorarás distribuições, relações entre variáveis, visualização e muitos outros conceitos. E todos os capítulos estão disponíveis como notebooks Jupyter, para que possas ler o texto, executar o código e trabalhar nos exercícios, tudo num só local.
- Analisa as distribuições de dados e visualiza padrões utilizando as bibliotecas Python
- Melhora as previsões e os conhecimentos com modelos de regressão
- Mergulha em tópicos especializados, como análise de séries temporais e análise de sobrevivência
- Integra técnicas e ferramentas estatísticas para validação, inferência e muito mais
- Comunica os resultados com uma visualização de dados eficaz
- Resolve desafios comuns de análise de dados
- Aumenta a reprodutibilidade e a colaboração em projectos de análise de dados com blocos de notas interactivos
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