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Neste capítulo, você aprenderá a importar dados para o Python de todos os tipos de arquivos simples, que são uma forma simples e predominante de armazenamento de dados. Você aprendeu anteriormente a usar o NumPy e o pandas - você aprenderá a usar esses pacotes para importar arquivos simples e personalizar suas importações.
Você aprendeu a importar arquivos simples, mas há muitos outros tipos de arquivos com os quais você poderá ter de trabalhar como cientista de dados. Neste capítulo, você aprenderá a importar dados para o Python a partir de uma grande variedade de tipos de arquivos importantes. Isso inclui arquivos decapados, planilhas do Excel, arquivos SAS e Stata, arquivos HDF5, um tipo de arquivo para armazenar grandes quantidades de dados numéricos, e arquivos MATLAB.
Neste capítulo, você aprenderá a extrair dados significativos de bancos de dados relacionais, uma habilidade essencial para qualquer cientista de dados. Você aprenderá sobre modelos relacionais, como criar consultas em SQL, como filtrar e ordenar os registros em SQL e como realizar consultas avançadas unindo tabelas de banco de dados.
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