"Uma introdução à utilização do Python com uma forte orientação prática e foco na aprendizagem do leitor. Os primeiros passos na exploração, tratamento e análise de dados em diferentes áreas.
Python e Exploração de Dados, agora em segunda edição, revista e atualizada, enriquecida com um texto mais rigoroso, claro e aperfeiçoado e melhorias nas representações gráficas, mantém o seu objetivo inicial: proporcionar uma introdução prática, acessível e sólida à utilização do Python na exploração, tratamento e análise de dados.
Num contexto em que os dados desempenham um papel central na investigação, na gestão e na tomada de decisão, o Python afirmou-se como a linguagem de programação de referência para cientistas de dados, analistas, investigadores e profissionais de inúmeras áreas. Simples de aprender, versátil e suportado por um vasto ecossistema de bibliotecas, permite desenvolver soluções robustas para análise exploratória, visualização, modelação estatística e machine learning.
Este livro privilegia uma abordagem eminentemente prática, recorrendo a exemplos claros, aplicações com dados reais e exercícios cuidadosamente selecionados. O leitor aprenderá a importar, preparar, transformar, visualizar e analisar dados, desenvolvendo competências fundamentais para resolver problemas concretos e apoiar decisões baseadas na evidência. A obra integra ainda exemplos desenvolvidos com o apoio de ferramentas de inteligência artificial generativa, como o ChatGPT, o Claude e o Gemini, ilustrando novas formas de potenciar a aprendizagem e a programação.
Destina-se a estudantes, investigadores e profissionais que pretendam aprender Python e aplicá-lo à análise de dados em áreas tão diversas como economia, gestão, finanças, marketing, recursos humanos, engenharia, tecnologia, ciências sociais, saúde, desporto, biologia e muitas outras.
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JORGE CAIADO é doutor (PhD) em Matemática Aplicada à Economia e à Gestão e professor associado com agregação do ISEG Lisbon School of Economics and Management da Universidade de Lisboa, onde coordena a pós-graduação em Applied Artificial Intelligence and Machine Learning. É investigador integrado do ISEG Research e cofundador da GlobalSolver, empresa tecnológica especializada em Inteligência Artificial e Big Data. Ao longo da sua carreira, tem desenvolvido atividade de investigação, consultoria e formação nas áreas da ciência de dados, inteligência artificial, métodos de previsão e análise estatística, colaborando com universidades, bancos centrais, instituições financeiras, organismos públicos e empresas nacionais e internacionais. É autor de numerosos artigos científicos e livros técnicos nas áreas da estatística, inteligência artificial, ciência de dados, economia, finanças e gestão, como Inteligência Artificial: Guia para Iniciantes, Machine Learning com Python, Time Series Clustering and Classification, Métodos de Previsão em Gestão e Gestão de Instituições Financeiras. Obteve o primeiro lugar do Prémio SICO2007 atribuído pela Spanish IEEE Computational Intelligence Society. É coinventor de uma patente internacional publicada nos Estados Unidos na área de otimização, centralização e negociação de compras entre empresas (B2B).