Eduardo Corrêa

Pandas Python (eBook, ePUB)

Data Wrangling para Ciência de Dados

• Format: ePub

Produktbeschreibung

Ciência de dados é um processo que emprega técnicas estatísticas e computacionais para analisar grandes bases de dados. A etapa de pré-processamento, onde as bases de dados relevantes devem ser reunidas e adequadamente formatadas, costuma ser a mais trabalhosa, ocupando tipicamente 80% do tempo consumido. É nesta fase que são realizadas as tarefas de seleção, limpeza e transformação dos dados, comumente referenciadas como atividades de Data Wrangling, Data Munging ou Data Preparation. A biblioteca pandas foi especialmente projetada para oferecer o suporte ao processo de Data Wrangling e ela já se consolidou como a biblioteca para ciência de dados mais utilizada no ambiente Python. Neste livro, Eduardo Corrêa aborda a pandas sob uma perspectiva profissional, explicando como utilizá-la para resolver problemas práticos e, muitas vezes, difíceis de Data Wrangling. Você aprenderá a teoria com um projeto prático, que envolve o uso da pandas como ferramenta para viabilizar a execução das atividades de seleção, estudo, limpeza e transformação de uma base de dados real. O projeto mostrará o passo a passo para realizar o pré-processamento desta base de dados, que será então utilizada como fonte para a criação de um modelo de Machine Learning, mais especificamente, um modelo de classificação de dados.

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Produktdetails

• Verlag: Casa do Código
• Seitenzahl: 235
• Erscheinungstermin: 24. Januar 2020
• Portugiesisch
• ISBN-13: 9788572540490
• Artikelnr.: 58565068

Autorenporträt

Eduardo Corrêa cursou Doutorado em Ciência da Computação pela UFF (2015) com período sanduíche na University of Kent, no Reino Unido. Também cursou Mestrado (2004) e Graduação (1999) em Ciência da Computação pela UFF. Possui certificação Oracle Database SQL Certified Expert (OCE). Atualmente, trabalha como administrador de banco de dados no Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) e também atua como professor colaborador na Escola Nacional de Ciências Estatísticas (ENCE-IBGE). Suas áreas de interesse são: Banco de Dados, Algoritmos, Processamento de Linguagem Natural e Python.