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Curso de 120+ Exercícios em Python - Ciência de Dados - NumPy

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Descrição

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120+ Exercícios de Python - Ciência de Dados - NumPy

O Poder do NumPy na Ciência de Dados: Mais de 120 Exercícios Práticos de Python para Profissionais de Dados!

"120+ Exercícios de Python - Ciência de Dados - NumPy" é um curso que permitirá aprofundar seus conhecimentos em manipulação de dados e análise de dados usando a biblioteca NumPy, que é uma ferramenta fundamental para qualquer profissional de ciência de dados que trabalhe com Python. NumPy, abreviação de Numerical Python, é uma biblioteca que fornece estruturas de dados eficientes para trabalhar com números, especialmente em grandes matrizes de dados. É a base para a maioria dos pacotes Python usados em ciência de dados, incluindo Pandas, Matplotlib e Scikit-learn. Este curso consiste em mais de 120 exercícios que abrangem uma ampla gama de tópicos relacionados ao NumPy, desde operações básicas de matriz até funções mais avançadas, como indexação, ordenação, estatísticas e álgebra linear, até as aplicações do NumPy em problemas reais de análise de dados. Soluções detalhadas estão disponíveis para cada exercício, permitindo que os participantes comparem sua abordagem com a solução ideal, entendam possíveis erros e aprendam uma abordagem melhor para o problema. "120+ Exercícios de Python - Ciência de Dados - NumPy" é uma excelente escolha para aqueles que desejam dominar o NumPy e se tornar mais proficientes em ciência de dados usando Python. Se você é um iniciante em ciência de dados ou um analista experiente, este curso ajudará a melhorar suas habilidades e entender como aproveitar efetivamente o poder do NumPy. NumPy: O Poder das Matrizes, Velocidade Computacional! NumPy (Numerical Python) é uma biblioteca de programação para a linguagem Python que fornece suporte para operações de computação eficientes em matrizes e matrizes grandes de números. É uma das ferramentas mais importantes no ecossistema de computação científica em Python e serve como base para muitas outras bibliotecas, como Pandas, SciPy e TensorFlow. A principal característica do NumPy é sua poderosa estrutura de dados - a matriz multidimensional (ndarray). As matrizes NumPy são eficientes em termos de memória e oferecem operações de dados rápidas, como processamento, manipulação, cálculos matemáticos e estatísticos. Isso permite que o NumPy execute eficientemente operações numéricas avançadas em grandes conjuntos de dados. O NumPy também oferece uma variedade de funções matemáticas, processamento de dados, operações lógicas, ordenação, indexação e outras ferramentas úteis para manipulação de dados. Além disso, a biblioteca oferece a capacidade de integração com outras linguagens de programação, como C/C++ e Fortran, permitindo o processamento eficiente de dados numéricos. Graças ao seu desempenho, facilidade de uso e versatilidade, o NumPy é uma ferramenta indispensável para cientistas de dados, engenheiros, pesquisadores e programadores que trabalham com dados numéricos e precisam de métodos computacionais rápidos e eficazes. O que você aprenderá: - Resolver mais de 120 exercícios em NumPy - Lidar com problemas do mundo real encontrados em ciência de dados - Trabalhar com documentação e Stack Overflow - Suporte do instrutor garantido"

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