Machine Learning: Guia de Referência Rápida (Trabalhando com dados estruturados em Python)

Sobre o Autor

Matt Harrison é consultor e instrutor especializado em Python e ciência de dados. Atua há mais de duas décadas com programação, tendo experiência em áreas como finanças, automação e inteligência de negócios. É fundador da empresa MetaSnake, voltada para treinamento e consultoria em análise de dados e inteligência artificial. Reconhecido por sua didática clara, dedica-se a tornar acessíveis conceitos técnicos complexos, ajudando profissionais e equipes a aplicarem Python e Machine Learning em projetos reais.

Sobre o Livro

Machine Learning: Guia de Referência Rápida (Trabalhando com dados estruturados em Python) é um manual prático que reúne conceitos essenciais para aplicar aprendizado de máquina em dados estruturados. O livro apresenta uma abordagem direta, com tabelas, notas e exemplos que facilitam a consulta rápida durante projetos. Harrison explica como preparar dados, realizar análises exploratórias e aplicar algoritmos de classificação, regressão e clustering, sempre com foco em eficiência e clareza.

A obra também aborda pré-processamento, seleção de atributos, métricas de avaliação e uso de pipelines no scikit-learn, mostrando como integrar diferentes etapas em fluxos de trabalho consistentes. Além disso, discute boas práticas para lidar com dados ausentes, reduzir dimensões e escolher modelos adequados para cada problema. O diferencial está na proposta de servir como guia de bolso para cientistas de dados e desenvolvedores, permitindo que o leitor consulte rapidamente técnicas e aplique soluções em cenários reais.

Com linguagem objetiva e exemplos aplicáveis, o livro se torna uma ferramenta útil tanto para quem está iniciando quanto para profissionais que desejam consolidar fundamentos e ganhar agilidade em projetos de Machine Learning.

📑 Detalhes do produto

Título: Machine Learning: Guia de Referência Rápida (Trabalhando com dados estruturados em Python)
Autor (a): Matt Harrison
Editora: Novatec
Data da Publicação: 10 dezembro 2019
Idioma: Português
Número de páginas: 331
Compatibilidade: Computador, celular, tablet e e-readers compatíveis

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