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A data science é um dos campos mais interessantes da tecnologia, pois permite que você descubra novos padrões e curiosidades nos dados — sejam eles estatísticos ou não. A leitura de livros sobre essa área pode ser extremamente benéfica para quem está começando a explorar esse universo e busca conhecimento para aperfeiçoar suas habilidades.
Muitos profissionais de data science acreditam que ler é uma das melhores formas de melhorar seu raciocínio lógico e capacidade analítica. Muitas vezes, os livros disponíveis na área são escritos por autores experientes em data science, trazendo conteúdos úteis que podem ajudar na compreensão dos conceitos básicos do campo. Além disso, existem também alguns livros divertidos e originais que contam histórias interessantes sobre como as ciências de dados mudaram o mundo.
Descubra os Melhores Livros de Data Science Para Turbinar o Seu Aprendizado!
- Data Science Do Zero - 02ed/21
- Grus, Joel (Author)
- 416 Pages - 03/19/2021 (Publication Date) - Alta Books (Publisher)
- Livro
- Provost, Foster (Author)
- 404 Pages - 03/22/2016 (Publication Date) - Alta Books (Publisher)
- Livro
- Foreman, John W. (Author)
- 448 Pages - 10/19/2016 (Publication Date) - Alta Books (Publisher)
- Bruce, Andrew (Author)
- 392 Pages - 07/01/2019 (Publication Date) - Alta Books (Publisher)
- Netto, Amílcar (Author)
- 384 Pages - 07/08/2021 (Publication Date) - Alta Books (Publisher)
- Kelleher, John D. (Author)
Escolher os melhores livros sobre Data Science – dicas e truques para economizar!
Você está interessado em se aprofundar no campo da Ciência de Dados? Quer descobrir quais são os melhores livros para aprendizado de Data Science? Bem, você chegou ao lugar certo.
Neste artigo, nós vamos lhe dar todas as informações necessárias para que você possa escolher os melhores livros de Data Science para seu estudo. Lembrando que antes de tudo, é importante que você tenha claro qual seu objetivo com o tema. Além disso, você precisará entender muito bem o que deseja aprender e qual é o seu nível de conhecimento atual.
Depois de ter esse entendimento, ficará mais fácil escolher os livros mais adequados ao seu perfil. Nesse sentido, aqui vão algumas dicas valiosas:
- Faça uma pesquisa – antes de comprar qualquer livro, faça uma pesquisa abrangente. É importante que você conheça as opções disponíveis e compare preços. Dessa forma, você poderá encontrar o melhor custo-benefício.
- Leia resenhas – leia as avaliações dos leitores sobre os livros que estão sendo considerados para aquisição. Isso ajudará você a descobrir quais são os melhores dentro do assunto.
- Verifique a atualização – por se tratar de uma área em constante evolução, verifique se o conteúdo do livro está atualizado. Isso garantirá que o conteúdo esteja em sintonia com os temas mais modernos e relevantes.
- Pense na praticidade – procure por obras com linguagem clara e direta. Assim ficará mais fácil compreender e absorver o conteúdo.
Muita gente não se lembra disso, mas é possível economizar bastante na aquisição dos livros sobre Data Science. Uma forma interessante é adquirir os exemplares usados. Se você estiver disposto a ler essas versões, poderá conseguir bons exemplares em ótimas condições por um preço reduzido. Basta procurar em sites especializados ou em grupos de Facebook.
Outra forma interessante de economizar é comprar os livros em formato digital (ebooks). Comprando na versão digital, você evita gastos com frete e tem a possibilidade de ler o conteúdo no computador ou smartphone. Além disso, normalmente os preços dos ebooks são bem menores do que os dos exemplares impressos.
E então, gostou das dicas para escolher e adquirir os melhores livros sobre Data Science? Agora é hora de começar sua jornada pelo maravilhoso mundo da Ciência de Dados! Boa sorte!
| Título | Autor | Ano |
|---|---|---|
| Data Science do Zero | Joel Grus | 2019 |
| Data Science para Negócios | Foster Provost & Tom Fawcett | 2013 |
| Análise de Dados com Python | Wes McKinney | 2012 |
Descobrindo o fascinante mundo da ciência de dados
Antigamente, quando alguém pensava em ciência, imagine-se a vida de um cientista de laboratório sério, com óculos e jaleco, trabalhando com microscópios e fazendo longas anotações. No entanto, nos dias de hoje, este é um quadro muito diferente.
A ciência de dados tem se tornado cada vez mais popular a cada dia que passa. A partir de algoritmos, estatísticas e análise de dados, os cientistas de dados usam todos esses elementos para entender melhor os dados e, assim, ajudar as organizações a tomar decisões melhores.
O que é a ciência de dados?
A ciência de dados é o processo de coleta, organização, análise e interpretação de informações para desenvolver conhecimento e obter insights úteis. É uma disciplina interdisciplinar que combina conceitos e práticas da estatística, matemática computacional, engenharia de software e modelagem de dados para extrair conhecimento útil a partir dos dados.
É importante destacar que a ciência de dados não é simplesmente sobre coletar dados. É sobre descobrir padrões e significados nos dados coletados; é sobre identificar oportunidades para melhorias; é sobre tomar decisões informadas. É uma forma de desenvolver novos conhecimentos através da análise dos dados.
Como os cientistas de dados usam seus conhecimentos?
Os cientistas de dados usam seus conhecimentos para desenvolver modelos preditivos para prever resultados futuros com base em dados passados. Eles também podem usar sua experiência analítica para desenvolver algoritmos que ajudem as empresas a tomar decisões informadas. Além disso, eles podem usar seus conhecimentos para entender as tendências do mercado e oferecer melhores recomendações para os clientes.
Os cientistas de dados também usam seus conhecimentos para desenvolver modelos visuais que permitem a visualização e compreensão dos dados. Isso permite que as pessoas possam ver os padrões escondidos nos dados e tomar decisões informadas rapidamente.
Necessidades específicas para ser um cientista de dados?
Ser um cientista de dados não é para qualquer um. É necessário ter boas habilidades em matemática e estatística, assim como ter profundo conhecimento em linguagens de programação como Python, R ou Java. Além disso, é importante ter boas habilidades em comunicação e um bom senso analítico para identificar padrões nos dados e traçar conclusões úteis.
É claro que não existe uma única maneira de se tornar um cientista de dados bem-sucedido. No entanto, aqueles que possuem habilidades técnicas adequadas e uma mente curiosa terão maiores chances de sucesso nessa carreira gratificante.
Autores e Personalidades:
1. Han-Fu Chen (1941-2016): Han-Fu Chen foi um professor de ciência da computação, especializado em data science, que nasceu na China e se mudou para os Estados Unidos, onde ensinou na Universidade de Illinois. Seu melhor livro é “Data Mining: Concepts and Techniques” (2001), que oferece uma visão abrangente dos fundamentos da mineração de dados, bem como das técnicas mais recentes e avançadas usadas na área. Além disso, o livro inclui exemplos de aplicações reais e estudos de caso para ajudar os leitores a entender melhor as ferramentas e técnicas apresentadas. O trabalho de Han-Fu Chen contribuiu significativamente para o desenvolvimento do campo da data science e sua obra continua sendo um recurso essencial para aqueles interessados na área.
2. Foster Provost (nascido em 1958): Foster Provost é professor de Ciência da Computação na Universidade de Nova Iorque e pesquisador em data science. Seu melhor livro é “Data Science for Business: What You Need to Know About Data Mining and Data-Analytic Thinking” (2013), que explora como os princípios básicos da mineração de dados podem ser usados para aumentar os lucros das empresas. O livro oferece insights práticos sobre como usar análises preditivas para tomar decisões estratégicas eficazes, além de abordar como extrair insights valiosos dos dados existentes. O trabalho pioneiro de Foster Provost tem sido fundamental para estabelecer a data science como uma disciplina importante no mundo corporativo moderno e seus escritos continuam servindo de referência para profissionais da área.
Perguntas e Respostas sobre:
1. O que é Data Science?
R: A Data Science é uma área que combina matemática, estatística e ciência de computação para ajudar a extrair insights valiosos dos dados. É usada para descobrir padrões e relacionamentos entre os dados, bem como prever tendências futuras.
2. Como os livros sobre Data Science podem me ajudar?
R: Se você estiver interessado em aprender sobre como analisar grandes conjuntos de dados ou explorar novas tecnologias de análise de dados, os livros sobre Data Science podem ser muito úteis. Eles são projetados para ensinar técnicas avançadas e metodologias para gerenciar grandes volumes de dados e tirar proveito da informação contida neles.
3. Quais são alguns dos principais tópicos abordados nos livros de Data Science?
R: Os principais tópicos abordados nos livros de Data Science incluem análise exploratória de dados, modelagem preditiva, aprendizado profundo, processamento de linguagem natural, mineração de texto e visualização de dados. Além disso, alguns livros tratam especificamente desses temas, enquanto outros fornecem um panorama geral do campo da Ciência de Dados.
4. Existe algum conselho que você possa dar a alguém que está começando a ler sobre Data Science?
R: Se você estiver começando na área da Ciência de Dados, recomendo começar por obter um bom entendimento básico dos conceitos fundamentais – isto inclui matemática básica (como algebra linear), programação (por exemplo, Python) e banco de dados (por exemplo SQL). Além disso, procure selecionar leituras práticas que lhe permitam colocar esses conceitos em prática!
Como economizar na hora de comprar livros de Data Science?
Você é um entusiasta de Data Science e está procurando por novos livros para adicionar à sua biblioteca? Se você quiser economizar algum dinheiro, aqui estão algumas dicas para ajudá-lo a encontrar os melhores livros a preços acessíveis.
Uma maneira de economizar é fazer uma pesquisa detalhada antes de comprar. Verifique várias fontes on-line e off-line para ver qual oferece o melhor preço. Alguns sites oferecem descontos especiais, portanto, certifique-se de verificar todos os sites possíveis antes de tomar uma decisão. Você também pode conferir se há promoções ou cupons disponíveis para obter um preço mais baixo.
Outra maneira de economizar é comprar livros usados. Às vezes, você pode encontrar grandes tesouros em sebos ou em sites como o eBay. Os preços podem ser muito mais baixos do que a versão nova, e você pode até mesmo encontrar edições especiais que não estão mais disponíveis para compra. Se você for comprar online, verifique se o vendedor tem boas avaliações antes de comprar.
Outra forma inteligente de economizar é verificar as versões digitais dos livros. Às vezes, as versões digitais são muito mais baratas do que as versões impressas e elas podem ser lidas em qualquer dispositivo habilitado para leitura digital. Alguns sites também oferecem descontos especiais para compras digitais, então certifique-se de verificar tudo isso antes de decidir qual versão comprar.
Finalmente, você pode economizar muito dinheiro se estiver disposto a esperar por algum tempo antes de comprar um livro. Alguns sites oferecem descontos temporários em determinados livros, então certifique-se de perguntar sobre isso antes de efetuar sua compra.
Aprenda os fatos:
Data Science é uma área extremamente diversa e multifacetada da tecnologia que possui raízes profundas na história. Apesar de seu aumento significativo de popularidade nos últimos anos, a Data Science não foi inventada ontem. Existem fatos históricos fascinantes associados à ciência de dados que testemunham grandes avanços e desenvolvimento contínuo.
O primeiro uso conhecido da análise estatística foi documentado no Egito antigo há mais de 3 mil anos. Os egípcios usaram técnicas estatísticas para ajudar na colheita de gêneros alimentícios e aprimorar as estimativas de produção agrícola.
A Teoria dos Conjuntos, um dos principais pilares da programação moderna, foi formulada por Georg Cantor em 1895. Isso abriu caminho para o uso da linguagem computacional e permitiu que os dados fossem representados em mecanismos matemáticos. Esta teoria permitiu que os computadores processassem os dados e produzissem resultados precisos.
A era da computação começou com o lançamento do computador ENIAC em 1946. O ENIAC foi o primeiro computador projetado para realizar operações matemáticas complexas, como cálculos estatísticos, bem como processamento de dados e armazenamento.
A década de 1960 viu o surgimento da pesquisa moderna sobre aprendizado de máquina (ML). Isso aconteceu quando Arthur Samuel escreveu um programa que ensinava a ele mesmo a jogar xadrez, tornando-se o primeiro programa de ML comercialmente viável. Desde então, o campo da ML tem evoluído rapidamente e hoje é parte integrante do espectro científico da Data Science.
A Inteligência Artificial (AI) ganhou popularidade na década de 1980, principalmente devido às contribuições dos cientistas John McCarthy, Marvin Minsky e Allen Newell. Estes cientistas lideraram a pesquisa inovadora sobre inteligência artificial que permitiu a automação do processamento de dados e desenvolveu ideias fundamentais sobre como os computadores podem aprender a partir dos dados existentes.
Nas últimas duas décadas, tem havido um grande progresso na compreensão das técnicas de análise estatística e suas aplicações práticas na ciência de dados. Com o avanço dos recursos computacionais e algoritmos avançados, tornou-se possível extrair insights significativos dos dados brutos com maior velocidade e precisão do que nunca antes. Os cientistas também passaram a usar técnicas profundas para compreender com maior profundidade as variedades complexas de dados disponíveis hoje em dia.
Com isso, podemos afirmar que os fatos históricos relacionados à Ciência de Dados são uma prova clara da natureza dinâmica desta área altamente diversificada. Embora haja muito trabalho pela frente, já se fez muita coisa para chegar até aqui – e certamente veremos mais avanços notáveis à medida que nos movemos adiante na era digital moderna!
