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Python Extreme Data Science|Diego Rodrigues

Python Extreme Data Science : Do Essencial à Engenharia Analítica Avançada

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Overview

Python Extreme Data Science é um guia completo, intensivo e tecnicamente rigoroso para profissionais que desejam dominar a ciência de dados com Python em contextos reais de produção. Estruturado de forma modular, o conteúdo percorre desde a coleta, engenharia e modelagem de dados até a automação, experimentação e operação em ambientes escaláveis. Cada capítulo é desenvolvido com base no Protocolo TECHWRITE 2.2, assegurando uma progressão didática eficiente, resolução de erros comuns e aplicação direta em pipelines complexos.

O livro oferece uma abordagem prática, orientada por problemas, utilizando bibliotecas e frameworks essenciais como Pandas, NumPy, Scikit-Learn, Matplotlib, Seaborn, XGBoost, LightGBM, além de técnicas avançadas de pré-processamento, validação cruzada e engenharia de atributos. Inclui também tópicos fundamentais como versionamento de experimentos, deploy de modelos, explainability (interpretação de modelos), e avaliação de impacto em produção.

Ideal para cientistas de dados, engenheiros de machine learning, analistas técnicos e profissionais de dados que atuam em ambientes de alto desempenho, esta obra propõe uma jornada prática e objetiva, evitando superficialidades e indo direto aos pontos críticos que diferenciam um projeto funcional de um fracasso técnico. A estrutura é compatível com aplicações em cloud, edge, automação com scripts e integração com sistemas de monitoramento.

Seja para acelerar o ciclo de experimentação ou escalar soluções com robustez, Python Extreme Data Science entrega o que há de mais relevante na engenharia aplicada à ciência de dados moderna.

Python, Data Science, Machine Learning, Engenharia de Dados, Feature Engineering, Modelagem Preditiva, Pipelines, Automação, Scikit-Learn, XGBoost, Produção, Validação, Deploy, Interpretação de Modelos.

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Details

  • ISBN-13: 9798280169968
  • ISBN-10: 9798280169968
  • Publisher: Independently Published
  • Publish Date: April 2025
  • Dimensions: 9 x 6 x 0.66 inches
  • Shipping Weight: 0.93 pounds
  • Page Count: 316

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