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Introdução prática ao Jupyter Notebook , IPython , NumPy e as funcionalidades mais recentes da biblioteca pandas .
Integração com bibliotecas como Matplotlib e Seaborn para gerar insights visuais.
Como usar notebooks para análise interativa. NumPy Basics: Arrays, vetoriação e álgebra linear. Introdução ao Pandas: DataFrames e Series.
Python é uma linguagem de programação amplamente utilizada em diversas áreas, incluindo análise de dados, machine learning, web development e automação. Sua popularidade se deve à sua simplicidade, flexibilidade e grande comunidade de desenvolvedores.
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Se você está começando agora, configure o seu ambiente Jupyter, baixe os repositórios de códigos oficiais e utilize este livro como o seu guia de cabeceira para se tornar um profissional de dados altamente disputado pelo mercado. Se você quiser acelerar seus estudos, me avise:
(Acesso Aberto) em HTML que pode ser lida gratuitamente no site oficial wesmckinney.com/book Principais Tópicos da 3ª Edição
Uso avançado do groupby . Séries Temporais: Análise cronológica detalhada.
Você já tem ou está começando do zero?