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Recursos em Python para Data Science
Fluency Skills Neste artigo, iremos explorar diversos recursos disponíveis em Python para a área de data science. Python se tornou uma escolha popular entre os profissionais de data science devido à sua sintaxe simples e uma ampla variedade de bibliotecas especializadas. Algumas das principais bibliotecas em Python para data science são Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, TensorFlow, Keras e Jupyter Notebook. Além disso, recomendamos alguns livros sobre data science com Python, como “Python for Data Analysis” por Wes McKinney e “Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow” por Aurélien Géron. Há também outras fontes de aprendizado, como cursos online, blogs e tutoriais, comunidades online e a documentação oficial das bibliotecas. Por fim, apresentamos a Awari como uma plataforma que oferece cursos de data science e suporte de carreira para quem deseja se aprofundar nessa área. Aproveite esses recursos para se tornar um profissional de data science mais capacitado e atualizado.
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Recursos em Python para Data Science
Bibliotecas para Data Science em Python
Pandas
O Pandas é uma biblioteca amplamente utilizada que oferece uma estrutura de dados flexível e eficiente para manipulação de dados.
NumPy
O NumPy fornece suporte para arrays multidimensionais e operações matemáticas de alto desempenho.
Matplotlib
O Matplotlib possibilita a criação de gráficos e visualizações, facilitando a análise exploratória dos dados.
Seaborn
O Seaborn é uma biblioteca de visualização estatística que oferece uma interface fácil de usar e cria visualizações elegantes e informativas.
Scikit-learn
O Scikit-learn é uma biblioteca de aprendizado de máquina que oferece uma ampla variedade de algoritmos e funcionalidades.
TensorFlow e Keras
O TensorFlow e o Keras são bibliotecas de deep learning ideais para tarefas complexas como reconhecimento de imagem e processamento de linguagem natural.
Jupyter Notebook
O Jupyter Notebook é uma ferramenta interativa que permite a criação de documentos combinando código, visualizações e texto explicativo.
Melhores Livros sobre Data Science com Python
- “Python for Data Analysis” por Wes McKinney
- “Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow” por Aurélien Géron
- “Python Data Science Handbook” por Jake VanderPlas
- “Data Science for Business” por Foster Provost e Tom Fawcett
Tutoriais em Python para Data Science Passo a Passo
O tutorial oficial do Python é uma ótima opção para aprender desde os conceitos básicos até tópicos mais avançados.
O tutorial do Pandas aborda desde a importação de dados até a manipulação, filtragem e agregação de informações.
Você pode encontrar tutoriais focados em machine learning com Python utilizando a biblioteca Scikit-learn.
Plataformas de ensino online como Coursera e Udemy oferecem cursos completos de data science com Python, incluindo tutoriais passo a passo e projetos práticos.
Plataformas Online para Aprender Data Science com Python
- Coursera
- Udemy
- DataCamp
- Kaggle
Conclusão
Recursos em Python para data science são vastos e podem ajudar a impulsionar suas habilidades e conhecimentos na área.
Os tutoriais passo a passo e as plataformas online mencionadas neste artigo são fontes valiosas de informações e conhecimentos práticos.
Aproveite essas ferramentas e recursos para se tornar um profissional de data science ainda mais capacitado e atualizado.
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