A agricultura contemporânea vive um momento de profunda transformação impulsionada pela tecnologia e pela necessidade de processos mais sustentáveis e eficientes. A grande disponibilidade de dados no campo exige ferramentas modernas capazes de transformar números em decisões precisas para otimizar a produção e enfrentar as mudanças climáticas.
Para preencher essa lacuna entre a programação e o agronegócio, a obra “Python para Ciência de Dados: Aplicações à Agricultura Digital”, publicada pela Editora Cerceau, apresenta uma abordagem prática e sistemática sobre como utilizar a linguagem Python para resolver desafios reais do setor agrícola.
O Papel do Python na Transformação do Agronegócio
A linguagem Python tornou-se uma das principais aliadas da ciência de dados graças à sua sintaxe acessível e ao ecossistema robusto de bibliotecas especializadas. No contexto agrícola — que lida com dados heterogêneos como clima, imagens de satélite e sensores de solo —, recursos tecnológicos se tornam indispensáveis:
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Manipulação e Análise: Bibliotecas como Pandas e NumPy auxiliam na organização eficiente de dados tabulares e espaciais.
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Modelagem Preditiva: O uso de Scikit-learn permite prever comportamentos ambientais e otimizar safras por meio de Machine Learning.
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Visualização: Ferramentas como Matplotlib e GeoPandas facilitam a interpretação visual de dados geográficos e séries temporais.
Autoria e Especialização Científica
O livro é fruto do trabalho colaborativo de renomados pesquisadores da área:
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Jorge Juan Zavaleta Gavidia (Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro – UFRRJ) – ORCID
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Gustavo Bastos Lyra (Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro – UFRRJ) – ORCID
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Sergio Manuel Serra da Cruz (Universidade Federal do Rio de Janeiro – UFRJ) – ORCID
Ficha Técnica da Obra
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Título: Python para Ciência de Dados: Aplicações à Agricultura Digital
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Editora: Editora Cerceau
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Ano de Publicação: 2026
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Palavras-chave: Agricultura Digital, Ciência de Dados, Inteligência Artificial, Machine Learning.
Agradecimentos
Este estudo foi parcialmente financiado pela Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior – Brasil (CAPES) – Código Financeiro 001 e parcialmente patrocinado pelo CNPq – 150731/2024-8, Bolsa de Pós-Doutorado Júnior. Os autores agradecem ao CNPq pelas bolsas de produtividade, ao Instituto de Pesquisa ALDA (Registro CNPq 490600000002) e ao I3S pelo inestimável apoio na realização deste estudo, fornecendo a infraestrutura essencial para sua execução.
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Para conferir a sinopse completa, verificar as opções de citação ou acessar o catálogo de Ciência da Computação e Inteligência Artificial Aplicada, visite a página oficial do livro no portal da Editora Cerceau.
