Resolvemos fazer essa lista para te lembrar que é imprescindível estar atualizado a respeito do que acontece no mercado de forma geral, sobretudo, ficar por dentro das pesquisas que estão sendo desenvolvidas no setor. 

De uns anos para cá o entusiasmo público pela ciência de dados aumentou. Atualmente é considerado um tópico comum nas notícias, nas questões governamentais e em nossos feeds de mídia social.

A proficiência em dados está se transformando em uma habilidade excepcionalmente exigida em cada setor e os consumidores inserem dados em enormes estruturas de inteligência de negócios constantemente.

1. “Manual de ciência de dados: conselhos e idéias de 25 cientistas surpreendentes de dados” de Carl Shan, William Chen, Henry Wang e Max Song:

O “The Data Science Handbook” entrevista os principais cientistas de dados, desde o anterior diretor de dados dos EUA a agrupar líderes de organizações proeminentes e cientistas de dados em ascensão que fazem seus próprios projetos, a fim de oferecer uma visão única dos negócios.

A entrevista guiará os recém-chegados nos negócios, oferecendo conselhos sobre a vida de dados, erros de aprendizado, dicas de progressão na carreira e técnicas para prevalecer no campo da ciência de dados. O livro não se aprofunda nas partes técnicas do assunto ou tenta ser um guia abrangente. Ou talvez ofereça uma grande quantidade de conselhos e conhecimentos práticos.

2. “A Arte da Ciência de Dados”, de Roger D. Peng e Elizabeth Matsui:

“The Art of Data Science” faz uma imersão no ato de explorar e realizar descobertas em qualquer  tipo de dados disponíveis. 

Os autores têm envolvimento com a supervisão de projetos de dados. Eles falam sobre suas próprias experiências sobre o que produzirá resultados bem-sucedidos com segurança e quais armadilhas tornam os projetos de dados destinados a falhar.

3. Introdução ao aprendizado de máquina com Python: um guia para cientistas de dados – por Andreas Muller:

Para iniciantes em Python que esperam aplicar o Python na utilização genuína do Machine Learning, este livro fornecerá tudo o que eles precisam. Este livro centra-se em instruir o Python aos clientes para ajudá-los a criar suas soluções de aprendizado de máquina.

Este livro mostrará os principais algoritmos de aprendizado de máquina e mostrará os conceitos básicos da biblioteca scikit-learn, geralmente famosa em Python. Ele não apenas ensinará Python, além disso, o básico do Machine Learning com o objetivo de você se tornar um cientista de dados qualificado. Você descobrirá como avaliar seu modelo e fornecerá recomendações para se desenvolver como cientista de dados.

4. Curso Intensivo de Python – por Eric Matthes:

Este livro é para iniciantes em Python. Embora o Python seja mais simples de aprender, é difícil de dominar. Este livro é destinado às pessoas que precisam aprender rapidamente Python para entrar na Data Science.

Este livro é separado em duas seções: O segmento inicial mostra o Python através de diferentes conceitos, como condições, loops, dicionários, listas e assim por diante. A segunda parte concentra-se na construção de diferentes projetos utilizando o Python.

Com este livro, você não só aprenderá, mas também descobrirá como resolver problemas com o Python. Você também irá conhecer sobre as diferentes bibliotecas Python utilizadas na análise, visualizações e desenvolvimento de aplicativos da web. Em geral, este livro é perfeito para indivíduos que desejam aprender Python de uma só vez para atualizar seus conhecimentos em situações reais.

5. Estatísticas práticas para cientistas de dados – por Peter Bruce:

Este livro é para aspirantes a cientistas de dados sem experiência em estatística. Ele fornece apenas as idéias importantes para os cientistas de dados.

Além disso, também dá exemplos de estatística utilizando R. Isso permitirá que você pratique os conceitos necessários e aprimore suas habilidades em R. A estrutura deste livro está de acordo com os usos reais da ciência de dados.

6. R for Data Science – de Hadley Wickham e Garrett Grolemund:

Este livro utiliza R para mostrar a ciência de dados. Ele instrui todas as habilidades necessárias para ser um cientista de dados, como limpeza, visualização, disputa de dados e, além disso, apresenta o RStudio. Isso faz com que você se familiarize com pacotes significativos de R, como o verso organizado que é útil na Data Science.

Ele é para pessoas que leram o livro anterior “Programação Prática com R”. Destina-se especificamente às atribuições que um cientista de dados deve atuar em sua prática diária regular.

Ele o ajudará a utilizar os recursos intelectuais por meio dos pacotes de R para organizar e visualizar os dados. Da mesma forma que o livro “Programação Prática com R”, o livro é acessível na Internet.

Resumo:

Enquanto a ciência de dados é um campo enormemente vasto é preciso buscar os recursos corretos para obter proficiência com a largura e a profundeza desse campo. Embora necessitemos de Estatística como a fórmula principal para resolvermos nossos problemas de Ciência de Dados, as diferentes linguagens e ferramentas de programação são as soluções básicas.

Por fim, conclui-se que, para dominar a Ciência de Dados, é preciso ler os livros acima para adquirir domínio nas duas áreas importantes de Estatísticas e Programação.

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