Ciência de dados é a área de estudo que envolve a extração de percepções de grandes quantidades de dados pelo uso de vários métodos, algoritmos e processos científicos. Ajuda você a descobrir padrões ocultos nos dados brutos. A ciência de dados surgiu devido à evolução da estatística matemática, da análise de dados e do big data.
Aqui está uma lista com curadoria dos 17 principais livros de ciência de dados que devem fazer parte de qualquer biblioteca iniciante a avançada para alunos de ciência de dados.
1) Ciência de dados do zero: primeiros princípios com Python
Data Science from Scratch é um livro escrito por Joel Gurus. Este livro ajuda você a aprender matemática e estatística que estão no cerne da ciência de dados. Você também aprenderá as habilidades de hacking necessárias para começar como um cientista de dados.
Os livros incluem tópicos como implementação de k-vizinhos mais próximos, Naïve Bayes, regressão linear e logística, árvores de decisão e modelos de agrupamento. Você também poderá explorar o processamento de linguagem natural, análise de rede, etc.
Verifique o preço mais recente e as avaliações do usuário na Amazon2) Ciência de dados para leigos
Data Science For Dummies é um livro escrito por Lillian Pierson. Este livro é ideal para profissionais de TI e estudantes que desejam uma introdução rápida cobrindo todas as áreas do amplo espaço da ciência de dados.
O livro cobre tópicos como big data, ciência de dados e engenharia de dados e como todas essas áreas são combinadas para que oferece grande valor. Você também aprenderá sobre tecnologias, linguagens de programação e métodos matemáticos.
Verifique o preço mais recente e as avaliações do usuário na Amazon3) Big Data: uma revolução que transformará a forma como vivemos, trabalhamos e pensamos
Big Data é um livro escrito por Viktor Mayer-Schonberger e Kenneth Cukier. O livro fala sobre a visão otimista e prática da revolução do Big Data. Os autores deste livro também falam sobre como a tecnologia de Big Data pode mudar nossas vidas e o que podemos fazer para nos proteger de seus perigos.
Verifique o preço mais recente e as avaliações do usuário na Amazon4) Contação de histórias com dados: um guia de visualização de dados para profissionais de negócios
Storytelling with data é um livro escrito por Cole Nussbaumer Knaflic. Neste livro, você aprenderá os fundamentos da visualização de dados e como se comunicar efetivamente com os dados. As lições neste livro são principalmente teóricas e oferecem muitos exemplos do mundo real prontos para aplicação imediata em seu próximo gráfico ou apresentação.
Este livro também ensina o leitor sobre como eles podem ir além das ferramentas previsíveis para alcançar a raiz de seus dados. Também inclui um tópico sobre como usar seus dados para criar uma história envolvente e informativa.
Verifique o preço mais recente e as avaliações do usuário na Amazon5) Projetando aplicativos com uso intensivo de dados
Projetando aplicativos com uso intensivo de dados é um livro escrito por Martin Kleppmann. Este livro ajuda a aprender as vantagens e desvantagens de várias tecnologias para processamento e armazenamento de dados. Este livro também ajuda os engenheiros e arquitetos de software a aprender como fazer uso total dos dados em aplicativos modernos.
O livro ajuda você a tomar decisões informadas, identificando os pontos fortes e fracos de diferentes ferramentas e navegar pelas compensações em torno de consistência, escalabilidade, tolerância a falhas e complexidade.
Verifique o preço mais recente e as avaliações do usuário na Amazon6) Estatísticas práticas para cientistas de dados: 50 conceitos essenciais
Estatísticas práticas para cientistas de dados é um livro escrito por Peter Bruce (autor), Andrew Bruce. Este livro explica como aplicar vários métodos estatísticos à ciência de dados e dá conselhos sobre o que é importante e o que não é.
Este livro é um livro de referência de ciência de dados fácil de usar se você estiver familiarizado com a programação R e tiver algum conhecimento de estatística.
Verifique o preço mais recente e as avaliações do usuário na Amazon7) Ciência de dados e análise de big data: descoberta, análise, visualização e apresentação de dados
Data Science and Big Data Analytics é um livro publicado pelo serviço educacional da EMC. Este livro cobre a amplitude de atividades, métodos e ferramentas que os cientistas de dados usam. O livro enfoca conceitos, princípios e aplicações práticas.
Aplica-se a qualquer indústria e ambiente de tecnologia e ao aprendizado. É suportado e explicado com exemplos que você pode replicar usando software de código aberto.
Verifique o preço mais recente e as avaliações do usuário na Amazon8) Ciência de dados para empresas: o que você precisa saber sobre mineração de dados e pensamento analítico de dados
Data Science for business é um livro escrito pelos conhecidos especialistas em ciência de dados Foster Provost e Tom Fawcett. Este livro de estudo de ciência de dados apresenta os princípios fundamentais da ciência de dados. Este livro de estudo ajuda a compreender as muitas técnicas de mineração de dados em uso hoje.
Você também aprenderá como melhorar a comunicação entre as partes interessadas de negócios e cientistas de dados. Também ajuda a entender o processo analítico de dados e como os métodos de ciência de dados são capazes de apoiar a tomada de decisões de negócios.
Verifique o preço mais recente e as avaliações do usuário na Amazon9) Estatísticas Head First: Um Guia Amigável para o Cérebro
Head First Statistics é um livro escrito por Dawn Griffiths. O escritor dá vida a esse assunto tipicamente árido, ensinando tudo o que você quer e precisa saber sobre estatística por meio de um material cheio de quebra-cabeças, histórias, questionários e exemplos do mundo real. Este livro ajuda você a aprender estatística para que possa entender os pontos-chave e usá-los. O livro também aborda como apresentar dados visualmente com gráficos e gráficos. Por fim, o livro também ensina como calcular probabilidade e expectativa, etc.
Verifique o preço mais recente e as avaliações do usuário na Amazon10) R para ciência de dados: importar, organizar, transformar, visualizar e modelar dados
R for Data Science é um livro escrito por Hadley Wickham. Ele foi projetado para ajudá-lo a fazer ciência de dados o mais rápido possível.
O livro o orienta nas etapas de importação, exploração e modelagem de seus dados e comunicação dos resultados.
Neste livro, você obterá uma compreensão completa e abrangente do ciclo da ciência de dados. Além das ferramentas básicas, você precisa gerenciar os detalhes. Cada seção deste livro contém exercícios para ajudá-lo a praticar o que aprendeu ao longo do caminho.
Verifique o preço mais recente e as avaliações do usuário na Amazon11) Aprendizado de máquina prático
Aprendizado de máquina prático é um livro de ciência de dados escrito por Aurélien Géron. O livro ajuda você a aprender os conceitos e ferramentas para construir sistemas inteligentes. Você também aprenderá várias técnicas, como regressão linear simples e progressão para redes neurais profundas. Cada capítulo deste livro o ajuda a aplicar o que aprendeu; tudo que você precisa é de experiência em programação.
Verifique o preço mais recente e as avaliações do usuário na Amazon12) Python para análise de dados: organização de dados com Pandas, NumPy e IPython
Python for Data Analysis é um livro escrito por Wes McKinney. Este livro de referência está repleto de estudos de caso que mostram como resolver muitos problemas de análise de dados comumente enfrentados. Neste livro de ciência de dados, você aprenderá as versões mais recentes de pandas, NumPy, IPython e Jupyter.
Este livro de referência é uma introdução prática e moderna às ferramentas de ciência de dados em Python. É um livro ideal para analistas novos para programadores Python e Python.
Verifique o preço mais recente e as avaliações do usuário na Amazon13) Introdução ao aprendizado de máquina com Python: um guia para cientistas de dados
Aprendizado de máquina com Python é um livro escrito por Andreas C. Müller (Autor), Sarah Guido (Autor). Neste livro, você aprenderá as etapas necessárias para criar um aplicativo de aprendizado de máquina bem-sucedido com Python e a biblioteca sci-kit-learn.
Neste livro, você aprenderá as etapas necessárias para criar um aplicativo de aprendizado de máquina bem-sucedido com Python e a biblioteca scikit-learn. Este material de estudo também apresenta as bibliotecas NumPy e matplotlib.
Verifique o preço mais recente e as avaliações do usuário na Amazon14) Ciência de dados prática com R
Practical Data Science with R é um livro escrito por Nina Zumel (autor), John Mount (autor) e Jim Porzak. O livro explica os princípios básicos sem longos detalhes teóricos. Você fornecerá os casos de uso reais que enfrentará ao coletar, selecionar e analisar os dados.
Você poderá aplicar a linguagem de programação R e técnicas de análise estatística. O livro explica cuidadosamente os exemplos baseados em marketing, BI e sistema de suporte à decisão. O livro também cobre tópicos como como projetar experimentos baseados em modelos preditivos.
Verifique o preço mais recente e as avaliações do usuário na Amazon15) Pensando com Dados
Pensando com dados é um livro escrito por Max Sharon. Ajuda a aprender técnicas para transformar dados em conhecimento que você pode usar. Neste livro, você descobrirá uma estrutura para definir seu projeto. Também inclui os dados que você deseja coletar e como pretende abordar e analisar seus resultados.
Este livro de ciência de dados também ajuda você a explorar padrões de raciocínio específicos de dados e aprender como construir argumentos mais úteis.
Verifique o preço mais recente e as avaliações do usuário na Amazon16) O Manual de Ciência de Dados
O Data Science Handbook foi escrito por Field Cady. É um livro de referência ideal para metodologia de análise de dados e ferramentas de software de big data. O livro é ideal para pessoas que desejam praticar ciência de dados, mas não possuem os conjuntos de habilidades necessários.
Este livro de ciência de dados também é um material de estudo ideal para pesquisadores, bem como para alunos de pós-graduação de nível básico. Eles precisam aprender análises do mundo real e expandir seu conjunto de habilidades.
Verifique o preço mais recente e as avaliações do usuário na Amazon17) Uma introdução ao aprendizado estatístico
An Introduction to Statistical Learning é um livro escrito por um grupo de autores como Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshira. Este livro de ciência de dados apresenta técnicas úteis de modelagem e previsão, juntamente com aplicativos relevantes.
O livro oferece gráficos coloridos e exemplos do mundo real usados para ilustrar os métodos apresentados. Cada capítulo deste livro contém um tutorial sobre a implementação das análises e métodos apresentados na linguagem R.
Verifique o preço mais recente e as avaliações do usuário na Amazon