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Informações Gerais
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1. Ficha Técnica:
| Categoria | Loja Kindle |
|---|---|
| Marca | Bookman |
2. Análise do Produto:
Fundamentos de Python para Ciência de Dados é um livro altamente recomendado para aqueles que desejam iniciar seus estudos em Python aplicado à ciência de dados. Escrito por Karina Bonini e Fabio Souto, este livro apresenta uma abordagem completa e abrangente, desde os conceitos básicos da linguagem Python até técnicas avançadas de análise de dados.
A obra é dividida em 10 capítulos, cada um focado em um tópico específico. O primeiro capítulo fornece uma introdução à linguagem Python, abordando desde a instalação até a estrutura básica do código. Os capítulos subsequentes abrangem diversos temas importantes como manipulação de dados, visualização de dados, estatística descritiva, criação de gráficos, entre outros.
Uma das maiores vantagens deste livro é a sua abordagem prática. A obra fornece inúmeros exemplos de código, que os autores explicam detalhadamente passo a passo. Isso permite que os leitores compreendam não apenas a sintaxe da linguagem, mas também a lógica por trás das técnicas de ciência de dados.
Além disso, o livro também inclui exercícios ao final de cada capítulo, que permitem aos leitores colocarem em prática os conceitos aprendidos. Esses exercícios são fundamentais para o desenvolvimento das habilidades de programação e resolução de problemas.
A didática dos autores é outro ponto positivo desta obra. Eles conseguem explicar conceitos complexos de maneira clara e concisa, tornando a leitura agradável e compreensível mesmo para aqueles que não têm experiência prévia em programação ou ciência de dados.
Outro aspecto que merece destaque é a atualização do conteúdo. Os autores se preocuparam em incluir exemplos de código e técnicas que estão em conformidade com as últimas tendências e práticas do mercado, garantindo que os leitores tenham acesso ao conhecimento mais atualizado.
Em relação à formatação, o livro apresenta uma diagramação agradável, com fontes de tamanho adequado e exemplos de código bem destacados. A inclusão de imagens e gráficos também contribui para o entendimento dos conceitos apresentados.
No entanto, alguns leitores podem considerar que a obra poderia se aprofundar mais em alguns temas específicos. Embora o livro cubra uma ampla gama de tópicos, é importante ressaltar que ele aborda esses temas de maneira introdutória. Para aqueles que desejam aprofundar seus estudos em determinados assuntos, será necessário buscar fontes adicionais de informação.
No geral, Fundamentos de Python para Ciência de Dados é um livro muito bem estruturado e completo. Ele atende tanto iniciantes que desejam aprender Python aplicado à ciência de dados, quanto aqueles que já possuem algum conhecimento da linguagem e desejam aprimorar suas habilidades. Os exemplos de código, exercícios e a didática dos autores são pontos fortes que tornam essa obra altamente recomendada para todos os interessados em entrar no mundo da ciência de dados.
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