Review: "Projetos de ciência de dados com Python: Abordagem de estudo de caso para a criação de projetos de ciência de dados bem-sucedidos usando Python, pandas e scikit-learn"
Eu recomendo o livro "Projetos de Ciência de Dados com Python: Abordagem de Estudo de Caso para a Criação de Projetos de Ciência de Dados Bem-sucedidos usando Python, Pandas e Scikit-Learn" de Stephen Klosterman. Este livro é uma leitura obrigatória para qualquer pessoa interessada em ciência de dados com Python. Ele fornece uma excelente maneira para os novatos aprenderem passo a passo como usar Python para criar projetos de ciência de dados bem-sucedidos.
Todos os conceitos são explicados de forma clara e direta, para que os leitores possam facilmente adquirir e aplicar novos conhecimentos. O conteúdo abrange conceitos básicos sobre como configurar o ambiente de trabalho para ciência de dados com Python, como instalar as principais bibliotecas, como usar o pandas e o Scikit-Learn para manipular dados e criar modelos preditivos, e por último, como interpretar os resultados.
Além disso, o livro inclui diversos exemplos de estudo de caso, que de forma prática permitem que os leitores apliquem os conceitos ensinados no livro. Cada exemplo é passo a passo, desde a preparação dos dados até a interpretação dos resultados. Estes exemplos também fornecem uma ótima oportunidade para que os leitores desenvolvam suas habilidades criativas e desenvolvam projetos exclusivos.
Ao ler este livro, você não apenas desenvolverá habilidades em ciência de dados usando Python, mas também adquirirá uma maior compreensão de como aplicar técnicas de mineração de dados em seus próprios projetos. Indiscutivelmente, é um livro indispensável para aqueles que buscam desenvolver e aplicar projetos de ciência de dados usando Python.
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Projetos de ciência de dados com Python foi pensado para oferecer orientação prática sobre ferramentas padrão para análise de dados e machine learning em Python com a ajuda de dados reais. O curso o ajudará a entender como usar pandas e o Matplotlib para examinar criticamente um dataset com sínteses estatísticas e gráficos e extrair os insights que deseja obter. Você continuará adquirindo conhecimento ao aprender a preparar dados e a fornecê-los para algoritmos de machine learning, como o de regressão logística regularizada e o de floresta aleatória, usando o pacote scikit-learn. Também aprenderá como ajustar algoritmos para fornecer as melhores previsões sobre dados novos não conhecidos. À medida que percorrer os capítulos mais avançados, conhecerá o funcionamento e a saída desses algoritmos e entenderá melhor não só os recursos preditivos dos modelos, mas também o que os leva a fazer essas previsões.No fim do curso, você terá as habilidades necessárias para usar confiantemente vários algoritmos de machine learning a fim de executar análises de dados detalhadas e extrair insights significativos dos dados.Objetivos do livro:• Instalação dos pacotes necessários para a definição de um ambiente de codificação de ciência de dados• Carregamento de dados em um Jupyter Notebook executando Python• Uso do Matplotlib para a criação de visualizações de dados• Criação de um modelo com o uso do scikit-learn • Uso do lasso e da regressão ridge para dedução do overfitting• Criação e ajuste de um modelo de floresta aleatória e comparação do desempenho com o da regressão logística• Criação de visualizações com o uso da saída do Jupyter Notebook.
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Autor: Stephen Klosterman
