Resumo:

"Python e Ciência de Dados para Iniciantes" é um guia abrangente destinado a quem deseja embarcar na emocionante jornada da ciência de dados utilizando a linguagem de programação Python. Este livro cobre desde os conceitos básicos de programação até a implementação de projetos complexos, tornando-se uma leitura essencial para iniciantes e entusiastas da área.

Conteúdo do Livro:

1. Introdução - Apresentação dos fundamentos do Python e sua relevância na ciência de dados.
2. Fundamentos de Python - Conceitos básicos de programação, variáveis, estruturas de controle, funções e manipulação de strings e estruturas de dados.
3. Bibliotecas Essenciais para Ciência de Dados - Exploração das bibliotecas NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn e Plotly.
4. Manipulação de Dados com Pandas - Técnicas de importação, limpeza, transformação e análise de dados.
5. Visualização de Dados - Criação de gráficos e visualizações para análise de dados com Matplotlib, Seaborn e Plotly.
6. Estatística e Probabilidade - Fundamentos estatísticos e técnicas de probabilidade aplicadas à ciência de dados.
7. Introdução ao Machine Learning - Conceitos básicos e tipos de aprendizado, preparação de dados e pipelines de machine learning.
8. Modelos de Machine Learning - Modelos supervisionados e não supervisionados, incluindo regressão linear, regressão logística, árvores de decisão, K-means e PCA.
9. Trabalhando com Dados Reais - Coleta, limpeza, análise exploratória e modelagem de dados reais.
10. Implementação de Projetos de Ciência de Dados - Etapas de um projeto de ciência de dados, desde a coleta de dados até a implementação e monitoramento de modelos.
11. Casos de Estudo - Exemplos práticos de aplicação de ciência de dados, incluindo previsão de vendas e classificação de sentimentos.
12. Conclusões - Reflexões finais e incentivo à continuidade dos estudos.
13. Referências Bibliográficas - Fontes e referências utilizadas ao longo do livro, formatadas segundo as normas da ABNT.

Características do Livro:

• Prático e Didático: Cada capítulo é estruturado para facilitar a compreensão e aplicação dos conceitos.
• Exemplos de Código: Código em Python detalhado e comentado, acompanhado de explicações claras.
• Projetos Reais: Casos de estudo que demonstram a aplicação prática das técnicas aprendidas.
• Referências Confiáveis: Baseado em fontes respeitadas e atualizado com as práticas atuais da ciência de dados.

Este livro é ideal para estudantes, profissionais de tecnologia e qualquer pessoa interessada em aprender ciência de dados com Python. Ele fornece uma base sólida e prepara o leitor para explorar mais profundamente este campo em constante evolução.