Review: "Análise Exploratória de Dados com Python, Pandas e Numpy"
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Eu recomendo fortemente a leitura do livro "Análise Exploratória de Dados com Python, Pandas e Numpy" escrito por Fernando Feltrin. Este livro é extremamente útil para aqueles que desejam conhecer ou aprofundar seus conhecimentos em análise de dados. Ele tem um foco especial na análise de dados com as bibliotecas Python, Pandas e Numpy. O livro fornece um grande volume de informações pertinentes sobre a área, desde os fundamentos básicos até as técnicas e os algoritmos avançados.
O conteúdo do livro abrange todos os principais tópicos e recursos relacionados à análise de dados com Python, Pandas e Numpy. Isso inclui o tratamento de dados, a análise de séries temporais, a análise de regressão, a análise estatística, as métricas de desempenho, as técnicas de machine learning, o processamento de linguagem natural e muito mais. Ele é repleto de exemplos reais, que ajudam a ilustrar os assuntos apresentados.
Este livro é ótimo para pessoas que procuram aprender a usar ferramentas, técnicas e algoritmos para realizar análises exploratórias de dados. É também bastante útil para aqueles que estão desenvolvendo aplicativos de análise de dados, pois fornece informações sobre a implementação de tais aplicativos. Além disso, é útil para todos os entusiastas de análise de dados que desejam conhecer melhor a linguagem Python, as bibliotecas Pandas e Numpy, e a análise de dados em geral.
Portanto, eu recomendo altamente o livro "Análise Exploratória de Dados com Python, Pandas e Numpy" a qualquer pessoa interessada em análise de dados. Ele é ótimo para iniciantes e especialistas alike, pois oferece um grande volume de informação abrangente e acessível.
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Análise Exploratória de Dados com Python, Pandas e Numpy – Uma introdução às duas principais bibliotecas em Python para análise, manipulação e tratamento de dados. Aprenda de forma prática as principais ferramentas e recursos oferecidos pelas bibliotecas Numpy e Pandas. Livro com abordagem totalmente prática, com as devidas explicações para cada linha de código.
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