Review: "Fundamentos de Python para Ciência de Dados"

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Eu recomendo fortemente o livro "Fundamentos de Python para Ciência de Dados" de Kennedy R. Behrman. É um guia de grande valor para os estudantes de ciência de dados que desejam aprender Python. O livro é bem estruturado e abrange todos os tópicos essenciais para a execução de tarefas de análise de dados. Os tópicos do livro incluem: história e estrutura do Python, variáveis, tipos de dados, estruturas de controle de fluxo, bibliotecas de análise de dados, visualização de dados, algoritmos de aprendizado de máquina e análise de dados. O livro aborda tópicos de forma simples e direta, para que os leitores possam facilmente seguir e aprender. O livro também contém inúmeros exemplos ilustrativos, que ajudam os leitores a compreender melhor os conceitos abordados. Além disso, os exercícios no final de cada capítulo ajudam os leitores a testar seus conhecimentos adquiridos. Em suma, este livro é extremamente útil para aqueles que desejam aprender Python para ciência de dados. Recomendo o livro "Fundamentos de Python para Ciência de Dados" por seus conteúdos ricos e práticos, bem como sua abordagem objetiva. É certamente uma leitura obrigatória para os estudantes de ciência de dados.

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Dados são hoje um dos ativos mais importantes das empresas. Mas como lidarcom eles? Essa é a pergunta do milhão para muitos profissionais não programadores que se deparam com a necessidade de resolver problemas complexos que envolvem grande quantidade de dados. Python é hoje a principal linguagem de programação para ciência da dados e aprendizado de máquina. Neste guia, o experiente instrutor Kennedy Behrman mostra o básico da codificação com os notebooks Python e Jupyter, ambiente nº 1 para ciência de dados profissional. Apresenta ainda as principais bibliotecas, que facilitam lidar com a matemática, com a visualização, com o aprendizado de máquina e com o processamento da linguagem natural. Então, com base nesses fundamentos, Behrman apresenta técnicas intermediárias de Python para uma solução de problemas mais sofisticada.

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