Books like Python Para Análise de Dados by Wes McKinney

A comprehensive guide to Python 2.5 that covers types, operations, syntax, functions, modules, classes, OOP, exceptions, and tools.

Unlock Python’s power to automate tedious tasks—file management, web scraping, spreadsheet editing, PDF handling, and more—without prior coding experience.

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow teaches practitioners to build intelligent systems with Python, covering core machine learning, deep learning, and TensorFlow 2 tools.

An introductory guide to data science using Python.

Explore Python’s powerful libraries—scikit‑learn, Theano, Pylearn2—to build machine learning models, perform data mining, and analyze natural language, all while learning how to unlock predictive insights for business growth.

PARTE I - Comec ʹando 1. Uma sessa o de perguntas e respostas sobre o Python 2. Como o Python executa programas 3. Como voce executa programas PARTE II - Tipos e operac ʹo es 4. Nu meros 5. Strings 6. Lista de diciona rios 7. Tuplas, arquivos e tudo mais PARTE III - Instruc ʹo es e sintaxe 8. Atribuic ʹa o, expressa o e impressa o 9. Testes if 10. Loops while e for 11. Documento co digo Python PARTE IV - Func ʹo es 12. Fundamentos das func ʹo es 13. Escopos e argumentos 14. To picos de func ʹa o avanc ʹados PARTE V - Mo dulos 15. Mo dulos: o panorama geral 16. Fundamentos do desenvolvimento de mo dulos 17. Pacotes de mo dulo 18. To picos avanc ʹados dos mo dulos PARTE VI - Classes e POO 19. POO: o panorama geral 20. Fundamentos do desenvolvimento de classes 21. Detalhes do desenvolvimento de classes 22. Projetando com classes 23. To picos avanc ʹados das classes PARTE VII - Excec ʹo es e ferramentas 24. Fundamentos das excec ʹo es 25. Objetos excec ʹa o 26. Projetando com excec ʹo es PARTE VIII - As camadas externas 27. Tarefas comuns no Python 28. Modelos 29. Recursos do Python PARTE IX - Ape ndices A. Instalac ʹa o e configurac ʹa o B. Soluc ʹo es dos exerci cios.