Jorge Caiado
Biografia
É doutorado (PhD) em Matemática Aplicada à Economia e à Gestão pelo Instituto Superior de Economia e Gestão (ISEG) da Universidade Técnica de Lisboa. Atualmente é Professor Auxiliar do ISEG/Universidade de Lisboa e Investigador Integrado do Centro de Matemática Aplicada à Previsão e Decisão Económica (CEMAPRE). Tem lecionado disciplinas de métodos de previsão, macroeconometria, séries temporais e econometria financeira em pós-graduações, mestrados e doutoramentos no ISEG, ISEGI/Universidade Nova de Lisboa e em universidades estrangeiras. Tem desenvolvido projetos de consultoria e formação em estudos económicos, econometria aplicada e métodos de previsão para bancos centrais, bancos comerciais e de investimento, bolsas de valores, empresas industrias e de serviços, universidades e centros de investigação. Foi investigador visitante convidado do departamento de Estatística da Universidad Carlos III de Madrid (Espanha). Tem publicado artigos em revistas científicas internacionais como: Quantitative Finance, Computational Statistics and Data Analysis, Communications in Statistics, Management Decision, Journal of Business Economics and Management, Journal of Statistical Computation and Simulation, Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, Journal of Hydrologic Engineering e Journal of Retailing and Consumer Services. É autor e coautor de vários livros e capítulos em livros, como Gestão de Instituições Financeiras (Edições Sílabo, 2ª Ed.), Métodos de Previsão em Finanças (IFB, Associação Portuguesa de Bancos), Classification and Clustering of Time Series (Lambert Academic Publishing), Handbook of Cluster Analysis (Taylor & Francis) e Recent Advances in Stochastic Modeling and Data Analysis (World Scientific Publishing).
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Python e Exploração de Dados
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.
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.
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