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Ciências Exatas
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python para data science para leigos - os primeiros passos para o sucesso - luca john paul; massaron, luca john paul, ma
Título: PYTHON PARA DATA SCIENCE PARA LEIGOS - OS PRIMEIROS PASSOS PARA O SUCESSO - Autor: Luca john Paul; Massaron, Luca john Paul, Massaron - Editora: ALTA BOOKS - Tipo: novo - Ano: 2021 - Estante: Ciências Exatas - Peso: 200g - ISBN: 9788550815879 - Idioma: Português - Descrição: Você tem curiosidade sobre data science, mas se sente um pouco intimidado? Não tenha medo! Este livro mostra como usar o Python para fazer várias coisas legais com data science. Você verá como instalar o conjunto de ferramentas Anaconda para que seja fácil trabalhar com o Python e descobrirá o Google Colab, que possibilita escrever código na nuvem usando seu tablet.- Escreva código na nuvem com Google ColabT- Aprenda programação Python para análise de dados e estatística- Maneje dados e visualize informaçõesAbra este livro e descubra. - Configuração do Python para data science; - Como trabalhar com o Jupyter Notebook; - Condicionamento e modelagem de dados; - Gráficos com MatPlotLib; - Modos de analisar dados; - Algoritmos úteis de data science; - Dez recursos essenciais
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Título: PYTHON PARA DATA SCIENCE PARA LEIGOS - OS PRIMEIROS PASSOS PARA O SUCESSO - Autor: Luca john Paul; Massaron, Luca john Paul, Massaron - Editora: ALTA BOOKS - Tipo: novo - Ano: 2021 - Estante: Ciências Exatas - Peso: 200g - ISBN: 9788550815879 - Idioma: Português - Descrição: Você tem curiosidade sobre data science, mas se sente um pouco intimidado? Não tenha medo! Este livro mostra como usar o Python para fazer várias coisas legais com data science. Você verá como instalar o conjunto de ferramentas Anaconda para que seja fácil trabalhar com o Python e descobrirá o Google Colab, que possibilita escrever código na nuvem usando seu tablet.- Escreva código na nuvem com Google ColabT- Aprenda programação Python para análise de dados e estatística- Maneje dados e visualize informaçõesAbra este livro e descubra. - Configuração do Python para data science; - Como trabalhar com o Jupyter Notebook; - Condicionamento e modelagem de dados; - Gráficos com MatPlotLib; - Modos de analisar dados; - Algoritmos úteis de data science; - Dez recursos essenciais
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