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O livro também inclui exercícios práticos que estimulam a aplicação dos conceitos aprendidos. Além disso, os leitores podem acessar os códigos de exemplos e exercícios no repositório de códigos do livro, que eles podem baixar e executar no próprio computador. Isso melhora a compreensão e a fixação dos conceitos.
O livro também aborda os modelos matemáticos utilizados para a análise de dados, como regressão linear, previsão de série temporal e modelos de aprendizagem de máquina. O livro aborda cada modelo em profundidade, explicando o que o modelo significa e como ele pode ser usado para resolver problemas práticos. Esta abordagem realmente ajuda os leitores a compreender melhor os princípios subjacentes à análise de dados.
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O mundo está se tornando cada vez mais automatizado e inteligente. Existe uma nova rede de autonomia sendo criada por trás de todos os dispositivos que utilizamos. Relógios, televisores, telefones celulares, automóveis, eletrodomésticos em geral, tudo está ganhando uma estrutura de conexão singular e auto dependente com suas próprias partes e cada vez mais independentes de nossa intervenção.Este e-book pretende oferecer suporte no entendimento dos fundamentos essências para um campo muito interessante e em grande ascensão que é o da inteligência artificial (IA). Iremos estudar álgebra linear aplicada com o Python.Portanto, se você está aqui, parabéns pois começou por um bom caminho. Na vida, para sermos os mais plenos e lúcidos possíveis, devemos sempre buscar entender os fundamentos.Neste e-book iremos estudar os principais assuntos e teoremas da álgebra linear. O leitor, de preferência, poderá acompanhar este material com o auxílio de um livro mais detalhado e abrangente. Isso porque iremos focar nos assuntos de maior relevância.O conteúdo apresentado é essencial para todos aqueles que desejam mergulhar nos campos da engenharia, economia, estatística, criptomoedas, e principalmente da computação cientifica com machine learning e deep learning. A inteligência artificial (IA) é um campo em crescimento e desenvolvimento acelerado que veio para mudar nossas vidas de maneira sem precedentes.Quando estamos comprando um livro hoje em dia, com o advento da internet, Wikipédia, blogs e fóruns, estamos investindo em algo além do conteúdo, mas também comprando organização e direcionamento de estudos. É por isso que a série cientista de dados - analista Quant está oferecendo a você um conteúdo resumido e organizado com o mínimo necessário de conhecimento que devemos possuir nas diversas áreas de grande importância e, consequentemente, demanda do momento.Por exemplo, conhecimentos aprofundados de álgebra linear são extremamente necessários para entendermos as estruturas de funcionamento por trás das bibliotecas mais utilizadas atualmente no Python que são: Scikit-Learn, Keras, NumPY, NLTK, Scrapy e Pandas.Portanto, este e-book tem a pretensão de mostrar, utilizando o Python na prática, como automatizar delegando para o computador pessoal as operações algébricas que antes fazíamos com papel e caneta. Nosso tempo é precioso e é interessante gastá-lo com aquilo que realmente importa.Vamos a um breve resumo do que você irá aprender após a leitura deste e-book:-Como baixar e instalar o Python 3.7;-Como instalar pacotes no Python;-Uma breve introdução à sintaxe de funcionamento da linguagem Python;-Conhecer algumas bibliotecas Python para trabalhar com matrizes;-A diferença entre escalares, vetores e matrizes no Python;-O que são matrizes, como representá-las, seus tipos, e suas principais aplicações na engenharia, ciência naturais e computação científica;-O que são determinantes e suas aplicações;-Dependência e independência linear;-O que são transformações lineares;-Como efetuar operações com matrizes, escalares e vetores no Python-O que são e a importância dos autovalores e autovetores-Como representar matricialmente e resolver sistemas lineares complexos com Python;-Como criar um método de criptografia de mensagens utilizando matrizes;-Tudo isso e muito mais utilizando exemplos práticos.Vamos aos estudos!Leia mais
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