Python para Análise de Dados 3ª edição - Novatec Editora

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A nota de reputação refere-se a vários critérios na experiência de compra oferecida aos clientes. Saiba o que levamos a consideração.

  • Pedidos entregues no prazo

    Pedidos que foram despachados e entregues no prazo previsto.

  • Cancelamentos

    Total de cancelamentos de pedidos solicitados pelos clientes ou por essa loja por diferentes motivos: falta de peças, produto com avarias, produto diferente ou pelo recebimento fora do prazo.

  • Agilidade no atendimento

    Avalia o tempo que a loja leva para responder aos clientes nos canais de atendimento: Protocolo, Chat com o Cliente e Perguntas e Respostas

Este produto é vendido por um lojista parceiro e o Magalu garante a entrega. Nossos parceiros são selecionados e avaliados por critérios de excelência no serviço. Certificamos as vendas com nota fiscal e garantimos produtos originais. Se tem no Magalu, tá garantido!

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Descrição e ficha técnica

Código cbc2fchedh

Adquira o manual definitivo para manipulação, processamento, limpeza e extração de informações de conjuntos de dados em Python. Atualizada para Python 3.10 e pandas 1.4, a terceira edição deste guia dinâmico vem com estudos de casos práticos que mostram como resolver um amplo conjunto de problemas de análise de dados de maneira eficaz. Durante o processo, você conhecerá as últimas versões do pandas, NumPy e Jupyter.

Escrito por Wes McKinney, o criador do projeto pandas, este livro é uma introdução prática e moderna às ferramentas de ciência de dados em Python. Ele é ideal para analistas iniciantes em Python e para programadores Python iniciantes em ciência de dados e computação científica. Arquivos de dados e materiais relacionados estão disponíveis no GitHub.

• Use o Jupyter Notebook e o shell IPython para computação exploratória. • Aprenda recursos básicos e avançados do NumPy. • Comece a usar as ferramentas de análise de dados da biblioteca pandas. • Use ferramentas flexíveis para carregar, limpar, transformar, mesclar e reformatar dados. • Crie visualizações informativas com o matplotlib. • Aplique o recurso groupBy do pandas para detalhar e resumir conjuntos de dados. • Analise e manipule dados de séries temporais regulares e irregulares. • Aprenda a resolver problemas de análise de dados do mundo real com exemplos completos e detalhados.

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