O Python, pela sua simplicidade, clareza e capacidade de lidar com grandes volumes de dados, é a linguagem preferida e mais utilizada pelos programadores e cientistas de dados. É flexível, fácil de usar e integra-se bem com outras tecnologias. Oferece uma grande variedade de ferramentas e suporte em linha devido a uma grande comunidade ativa de utilizadores e cientistas de dados.
A análise de dados desempenha um papel crucial na Inteligência Artificial (IA) e é uma etapa essencial no processo de desenvolvimento de modelos de IA. E isto deve-se ao facto da IA ser impulsionada por algoritmos de machine learning que dependem de dados para treinar os modelos. A análise de dados é fundamental na preparação, limpeza e transformação de dados brutos em formatos adequados para o treino de modelos, assegurando, assim, a qualidade dos resultados para análises preditivas, classificatórias e de segmentação.
Este livro dirige-se a todos os profissionais, estudantes e investigadores que pretendam aprender Python como linguagem de programação de código aberto e gratuito, e usá-lo na exploração e tratamento de dados nas mais variadas áreas do conhecimento como economia, gestão, finanças, marketing, recursos humanos, ciências sociais, engenharia, tecnologia, saúde, desporto, biologia, entre outras.
Python e Exploração de Dados foca-se mais nas ferramentas chave e suas aplicações práticas, em vez de aprofundar aspetos teóricos ou matemáticos. Para enriquecer a experiência do leitor e oferecer novas perspetivas, também incorpora ferramentas de inteligência artificial (IA) generativa, como o ChatGPT da OpenAI e o Bard da Google na criação de alguns exemplos e exercícios apresentados ao longo do livro.
Jorge Caiado
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, coordenador da pós-graduação em Applied Artificial Intelligence and Machine Learning do ISEG Executive Education, e investigador integrado do Centro de Matemática Aplicada à Previsão e Decisão Económica do ISEG. Foi investigador visitante do departamento de estatística da Universidad Carlos III de Madrid (Espanha), professor convidado na Nova IMS – Information Management School e no Instituto Superior de Gestão Bancária. É cofundador e sócio da GlobalSolver – uma start-up tecnológica que trabalha com Inteligência Artificial e Big Data. Como cientista de dados, tem exercido funções de consultoria e formação em machine learning, métodos de previsão e análise de dados para muitas empresas e organizações, incluindo bancos centrais, bancos comerciais e de investimento, bolsas de valores e comissões de mercados de capitais, gabinetes de estatística e de estudos económicos, empresas de transporte e logística, empresas na área da saúde e companhias de seguros. É autor de inúmeras publicações em revistas científicas internacionais e livros técnicos em ciência de dados, estatística, finanças, economia e gestão.
Obteve o primeiro lugar do Prémio SICO2007 atribuído pela Spanish IEEE Computational Intelligence Society. É coinventor de uma patente internacional publicada nos Estados Unidos da América na área de otimização, centralização e negociação de compras entre empresas (B2B).