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Lançamentos Novatec: Guia Mangá Microprocessadores, Introdução ao GraphQL, Análise de dados com Python e Pandas

Por Ana Carolina Prates

Data de Publicação: 17 de Outubro de 2018

Guia Mangá Microprocessadores

Guia Mangá Microprocessadores
Michio Shibuya
ISBN: 978-85-7522-697-1
Páginas: 264
Preço: R$ 63,00

Quer você seja um estudante de ciência da computação ou alguém interessado em entender o poder dos microprocessadores, encontrará as informações necessárias no Guia Mangá Microprocessadores.

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Introdução ao GraphQL

Introdução ao GraphQL
Eve Porcello / Alex Banks
ISBN: 978-85-7522-703-9
Páginas: 216
Preço: R$ 65,00

Por que o GraphQL é a tecnologia mais inovadora para buscar dados desde o Ajax? Ao oferecer uma linguagem de consulta para suas APIs e um runtime para responder às consultas com seus dados, o GraphQL representa uma alternativa ao REST e às arquiteturas ad hoc dos web services. Com este guia prático, Alex Banks e Eve Porcello apresentam um caminho de aprendizado objetivo aos desenvolvedores web de frontend, engenheiros de backend e gerentes de projeto e de produto que queiram começar a trabalhar com o GraphQL.

Você explorará a teoria dos grafos, a estrutura de dados de grafo e os tipos do GraphQL antes de aprender a construir um esquema para uma aplicação de compartilhamento de fotos na prática. Este livro também apresenta o Apollo Client: um framework popular que pode ser usado para conectar o GraphQL à sua interface de usuário

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Análise de dados com Python e Pandas

Análise de dados com Python e Pandas
Daniel Y. Chen
ISBN: 978-85-7522-699-5
Páginas: 432
Preço: R$ 115,00

Análise de dados com Python e Pandas reúne conhecimentos práticos e insights para solucionar problemas reais com o Pandas, mesmo que a análise de dados com Python seja novidade para você. Daniel Y. Chen apresenta conceitos essenciais por meio de exemplos simples e práticos, expandindo-os de modo incremental para resolver problemas mais difíceis do mundo real.

Chen oferece um ponto de partida rápido para o Pandas por meio de um conjunto de dados realista, além de abordar a combinação de conjuntos de dados, o tratamento de dados ausentes e a estruturação de conjuntos de dados com o intuito de facilitar a análise e a visualização. Além disso, mostra técnicas eficazes de limpeza de dados que variam da manipulação básica de strings à aplicação simultânea de funções nos dataframes.

Depois que seus dados estiverem prontos, Chen orientará você na adequação de modelos para previsão, clustering, inferência e exploração. O autor apresenta dicas sobre desempenho e escalabilidade, e introduz você ao ecossistema mais amplo da análise de dados com Python.

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