Data Science with Python : Ful

Controle a Data Science com o Python completamente offline

A ciência de dados é o processo de derivar conhecimento e insights de um conjunto enorme e diversificado de dados por meio da organização, processamento e análise dos dados. Envolve muitas disciplinas diferentes, como modelagem matemática e estatística, extraindo dados da fonte e aplicando técnicas de visualização de dados. Muitas vezes, também envolve lidar com tecnologias de big data para reunir dados estruturados e não estruturados. Abaixo, veremos alguns exemplos de cenários em que a ciência de dados é usada.

Capítulos incluídos

    Introdução à Ciência de Dados

    Configuração do ambiente de ciência de dados

    Pandas

    Numpy

    Matplotlib

    Operações de dados

    Limpeza de dados

    Processando dados CSV

    Processando dados JSON

    Processando dados XLS

    Bancos de dados relacionais

    Bancos de dados NoSQL

    Data e hora

    Disputa de dados

    Agregação de Dados

    Lendo páginas HTML

    Processando dados não estruturados

    tokenização de palavras

    Haste e Lematização

    Propriedades do gráfico

    Estilo do gráfico

    Box Plots

    Mapas de calor

    Gráficos de dispersão

    Bubble Charts

    Gráficos 3D

    Séries temporais

    Dados geográficos

    Dados do gráfico

    Medindo a tendência central

    Medição da variância

    Distribuição normal

    Distribuição binomial

    Distribuição de veneno

    Distribuição Bernoulli

    Valor P

    Correlação

    Teste Qui-quadrado

    Regressão linear