Se você sabe programar, tem as habilidades necessárias para transformar dados em conhecimento. Esta edição completamente revisada apresenta conceitos estatísticos de forma computacional, em vez de matemática, usando programas escritos em Python. Por meio de exemplos práticos e exercícios baseados em conjuntos de dados reais, você aprenderá...
Ver mais ▼Se você sabe programar, tem as habilidades necessárias para transformar dados em conhecimento. Esta edição completamente revisada apresenta conceitos estatísticos de forma computacional, em vez de matemática, usando programas escritos em Python. Por meio de exemplos práticos e exercícios baseados em conjuntos de dados reais, você aprenderá todo o processo de análise exploratória de dados — desde a manipulação de dados e geração de estatísticas até a identificação de padrões e o teste de hipóteses.
Seja você um cientista de dados, engenheiro de software ou entusiasta de dados, vai se familiarizar com ferramentas comumente usadas, incluindo NumPy, SciPy e Pandas. Além disso, explorará distribuições, relacionamentos entre variáveis, visualização e muitos outros conceitos.
E todos os capítulos estão disponíveis como notebooks Jupyter para que você possa ler o texto, executar o código e trabalhar nos exercícios, tudo em um só lugar.
• Analise distribuições de dados e visualize padrões usando bibliotecas Python
• Melhore previsões e insights com modelos de regressão
• Mergulhe em tópicos especializados, como análise de séries temporais e análise de sobrevivência
• Comunique descobertas com visualização de dados eficaz
• Solucione desafios comuns de análise de dados
• Aumente a reprodutibilidade e a colaboração em projetos de análise de dados com notebooks interativos
“Este livro é um tesouro de profunda sabedoria estatística e habilidades altamente práticas. Se você quer aprender — e usar — estatística rapidamente, este livro é para você.”
Zachary del Rosario, professor assistente, Olin College of Engineering
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