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 REFERÊNCIAS

LIVROS DE PYTHON:

#MUELLER, John Paul. Começando a programar em Python para leigos. Rio de Janeiro: Atlas Book, 2016. 400p

#MENEZES, Nilo Ney Coutinho. Introdução à programação com Python. Algoritmos e lógica de programação para iniciantes. Novatec, 2010. Downloads -Terceira Edição Você pode visualizar todas as listagens do livro clicando aqui. Os exercícios resolvidos também podem ser visualizados, clique aqui. Ou você pode baixar os arquivos com todas as listagens e exercícios resolvidos abaixo: Código fonte e listagens Exercícios Resolvidos https://python.nilo.pro.br/downloads.html

LIVROS SOBRE PYTHON E CIÊNCIA DA DADOS:

# MCKINNEY, Wes. Python para análise de dados: Tratamento de dados com Pandas, NumPy e IPython. Novatec Editora, 2019. https://books.google.com.br/books?id=4hmWDwAAQBAJ&printsec=frontco ver&hl=pt-BR#v=onepage&q&f=false

https://books.google.com.br/books?id=4hmWDwAAQBAJ&printsec=frontcover&hl=pt-BR#v=onepage&q&f=false

# Joel Grus. Ciência de dados do Zero (2016):: https://edisciplinas.usp.br/pluginfile.php/5742167/mod_resource/content/1/Data%20Science%20do%20zero%20-%20Primeiras%20regras.pdf

 LIVROS SOBRE CIÊNCIA DE DADOS \Explorem:

#[Joel_Grus]_Data_Science_from_Scratch_First_Pri... introducing-data-science-machine-learning-pytho...

#Learning_Python.pdf Natural Language Processing with Python.pdf

#Python Data Science Handbook Essential Tools fo... Python-for-Data-Analysis-2nd-Edition.pdf:: 

https://drive.google.com/file/d/1Qtb2G5b1enxHF7iZoXholHjOqMx0cFkd/view

BANCO DE DADOS

TEOREY, Toby; LIGHTSTONE, Sam; NADEAU, Tom. Projeto e modelagem de banco de dados. Campus, 4º edição–2007, 2007.

UML

BEZERRA, Eduardo. Princípios de Análise e Projeto de Sistemas com UML. Rio de Janeiro: Elsevier, 2007.

WEB SEMÂNTICA

ANTONIOU, Grigoris; VAN HARMELEN, Frank. A semantic web primer. MIT press, 2004. Terceira o quarta edição.

JORNALISMO SEMÂNTICO & COMUNICAÇÃO DIGITAL

www.filosofiacienciaarte.org =>FCAd.org

DOS SANTOS, Márcio Carneiro; BOTELHO-FRANCISCO, Rodrigo; TRÄSEL, Marcelo. Tecnologia digital aplicada ao Jornalismo: relato de três expe-iências de desenvolvimento de software em universidades brasileiras. 2015.

SANTOS, Marcio Carneiro dos. Narrativas e desenvolvimento de conteúdo imersivo: aplicação de sistemas bi e multissensoriais de realidade virtual no jornalismo. Intercom: Revista Brasileira de Ciências da Comunicação, v. 42, n. 3, p. 133-150, 2019.

 

RASPAGEM DE DADOS:

#Web Scraping with Python.pdf:: 

https://drive.google.com/file/d/1PtOoWzA9AuNs8_03QqumLIkH8REApj2U/view

ARTIGOS::

Veja os artigos deste projeto::

https://docs.google.com/document/d/1ovAnw6OtqpbyUrGxdavlfGYYSm5gipch9egz8XicCe4/edit#

BPM: Modeling and Using Context in Business Process Management: A Research

TOOLS\Ferramentas públicas:

R is a language and environment for statistical computing and graphics. R provides a wide variety of statistical (linear and nonlinear modelling, classical statistical tests, time-series analysis, classification, clustering, …) and graphical techniques, and is highly extensible:https://www.r-project.org/ (PV).

Biblioteca:: https://github.com/emitanaka/nestr

IPython (and Jupyter) provides a rich architecture for interactive computing with:A powerful interactive shell; A kernel for Jupyter; Support for interactive data visualization and use of GUI toolkits; Flexible, embeddable interpreters to load into your own projects; Easy to use, high performance tools for parallel computing::

http://ipython.org/ (PC)

# Jupyter creators for in-depth training, insightful keynotes, and practical talks exploring the Project Jupyter platform https://jupytercon.com/  (PC)

Tableau is a visual analytics platform transforming the way we use data to solve problems—empowering people and organizations to make the most of their data::https://www.tableau.com/ (PC)

Matplotlib is a comprehensive library for creating static, animated, and interactive visualizations in Python. It includes capabilities for a flexible range of data visualizations in Python::  https://matplotlib.org/ (PV)

# NumPy offers comprehensive mathematical functions, random number generators, linear algebra routines, Fourier transforms, and more.https://numpy.org/  (PV)

https://webscraper.io/  (PV)

# pandas is a fast, powerful, flexible and easy to use open source data analysis and manipulation tool, built on top of the Python programming language:: https://pandas.pydata.org/ (PC)

# Scikit-learn  for efficients and clean Python implementations of the most important and established   machine learning algoritmos in Python. Simple and efficient tools for predictive data analysis:: https://scikit-learn.org/stable/

statsmodels is a Python module that provides classes and functions for the estimation of many different statistical models, as well as for conducting statistical tests, and statistical data explorationtatsmodels.org/stable/index.html

# SciPy pronounced “Sigh Pie”) is a Python-based ecosystem of open-source software for mathematics, science, and engineering. In particular, these are some of the core packages: NumPy; Matplotlib; SymPy; IPython; pandas::https://www.scipy.org/

Tutorial Inicial:: https://medium.com/data-hackers/uma-introdu%C3%A7%C3%A3o-simples-ao-pandas-1e15eea37fa1

https://medium.com/data-hackers/uma-introdu%C3%A7%C3%A3o-simples-ao-pandas-1e15eea37fa1

 AMBIENTES PARA JORNALISMO DE DADOS:

# https://newsinitiative.withgoogle.com/training/course/data-journalism

TCC\DISSERTAÇÕES\TESES:

BPM: Universidade de Brasília. IE-CIC Departamento: Aplicação web para auxiliar na modelagem de processos de negócios de uma redação jornalística. Marcelo B. Fonseca. 2017 

TUTORIAS\APRESENTAÇÕES: 

LINKS: 

https://towardsdatascience.com/best-python-practices-for-data-scientists-11056edda8c7


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