Visualiza O De Dados Com Python E Javascript
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Visualização de dados com Python e JavaScript
Como transformar dados brutos e não processados em visualizações interativas dinâmicas na web? Neste livro prático, o autor Kyran Dale mostra aos cientistas de dados e analistas — assim como aos desenvolvedores de Python e JavaScript — como criar o conjunto de ferramentas ideal para o trabalho. Ao fornecer exemplos envolventes e compartilhar boas práticas conquistadas com muito esforço, este guia ensina como utilizar as melhores bibliotecas de Python e JavaScript. O Python oferece bibliotecas poderosas e maduras para raspagem, limpeza e processamento de dados. O JavaScript é a melhor linguagem quando se trata de programar visualizações web. Juntas, essas duas linguagens se complementam perfeitamente para ajudá-lo a criar uma moderna caixa de ferramentas de visualização web. Este livro vai ajudá-lo a dar os passos iniciais. Você aprenderá como: • Obter os dados usando raspagem ou APIs web (Requests, Scrapy, Beautiful Soup) • Limpar e processar dados usando as bibliotecas de processamento de dados robustas do Python dentro do ecossistema NumPy (Jupyter notebooks com pandas, Matplotlib e Seaborn) • Entregar os dados a um navegador com arquivos estáticos ou com um servidor Python leve (uma API RESTful do Flask) • Adquirir habilidades suficientes em desenvolvimento web (HTML, CSS, JavaScript) para visualizar seus dados na web • Usar seus dados coletados e refinados para criar gráficos e visualizações web (Plotly, D3) "O livro de Kyran inclui uma riqueza de informações, abrangendo os detalhes do D3.js até a construção de uma API com banco de dados que é consumida por um painel interativo personalizado. É seguro dizer que você aprenderá muito com este livro!" — Peter Cook, autor de D3 Start to Finish
Data Visualization with Python and JavaScript
Learn how to turn raw data into rich, interactive web visualizations with the powerful combination of Python and JavaScript. With this hands-on guide, author Kyran Dale teaches you how build a basic dataviz toolchain with best-of-breed Python and JavaScript libraries-including Scrapy, Matplotlib, Pandas, Flask, and D3-for crafting engaging, browser-based visualizations. As a working example, throughout the book Dale walks you through transforming Wikipedia's table-based list of Nobel Prize winners into an interactive visualization. You'll examine steps along the entire toolchain, from scraping, cleaning, exploring, and delivering data to building the visualization with JavaScript's D3 library. If you're ready to create your own web-based data visualizations-and know either Python or JavaScript- this is the book for you. Learn how to manipulate data with Python Understand the commonalities between Python and JavaScript Extract information from websites by using Python's web-scraping tools, BeautifulSoup and Scrapy Clean and explore data with Python's Pandas, Matplotlib, and Numpy libraries Serve data and create RESTful web APIs with Python's Flask framework Create engaging, interactive web visualizations with JavaScript's D3 library.
Data Visualization with Python and JavaScript
How do you turn raw, unprocessed, or malformed data into dynamic, interactive web visualizations? In this practical book, author Kyran Dale shows data scientists and analysts--as well as Python and JavaScript developers--how to create the ideal toolchain for the job. By providing engaging examples and stressing hard-earned best practices, this guide teaches you how to leverage the power of best-of-breed Python and JavaScript libraries. Python provides accessible, powerful, and mature libraries for scraping, cleaning, and processing data. And while JavaScript is the best language when it comes to programming web visualizations, its data processing abilities can't compare with Python's. Together, these two languages are a perfect complement for creating a modern web-visualization toolchain. This book gets you started. You'll learn how to: Obtain data you need programmatically, using scraping tools or web APIs: Requests, Scrapy, Beautiful Soup Clean and process data using Python's heavyweight data processing libraries within the NumPy ecosystem: Jupyter notebooks with pandas+Matplotlib+Seaborn Deliver the data to a browser with static files or by using Flask, the lightweight Python server, and a RESTful API Pick up enough web development skills (HTML, CSS, JS) to get your visualized data on the web Use the data you've mined and refined to create web charts and visualizations with Plotly, D3, Leaflet, and other libraries