Este livro Data Science Do Zero: Noções Fundamentais com Python de Joel Grus é altamente recomendado não só para iniciantes que desejam aprender ciência de dados, mas também para profissionais experientes que desejam melhorar suas habilidades. O livro aborda todos os principais conceitos da ciência de dados, desde o básico até o avançado. É adequado para quem procura aprender programação em Python, pois o livro usa o Python como linguagem principal. Os tópicos são abordados de maneira clara e direta, tornando-se fácil entender mesmo para um iniciante. Além disso, existem vários exemplos e códigos ao longo do livro que ajudam a explicar os tópicos. Existem também vários exercícios e projetos práticos no livro, que ajudam a solidificar os conceitos aprendidos.
Além disso, o livro explica detalhadamente como lidar com dados, como eles são armazenados, como coletar, limpar e manipular dados, além de como usar algoritmos e modelos para extrair informações úteis. O livro também mostra como usar ferramentas de software como Pandas, Matplotlib, NumPy, Scikit-Learn, entre outras, para ajudar a desenvolver modelos de machine learning. O conteúdo é completo e o leitor pode usá-lo como um guia para aprender ciência de dados.
Portanto, esse livro é uma ótima opção para quem deseja aprender ciência de dados. Os tópicos são abordados de maneira clara e direta, tornando-se fácil entender mesmo para um iniciante. Além disso, os vários exemplos e códigos no livro ajudam a explicar os conceitos. É, portanto, altamente recomendado para quem deseja aprender ciência de dados com Python.
Para aprender data science de verdade, além de dominar as ferramentas — bibliotecas, frameworks, módulos e kits —, você também deve compreender as ideias e os princípios da área. Atualizada para o Python 3.6, a segunda edição do Data Science do Zero explica a dinâmica das ferramentas e algoritmos ao implementá-los do zero.
Neste livro, o leitor (já com noções anteriores de matemática e programação) encontrará dicas do autor Joel Grus para se habituar com as operações e estatísticas essenciais ao data science. Além de desenvolver as habilidades de hacker necessárias para iniciar uma carreira como cientista de dados. Com novos materiais sobre aprendizado profundo, estatística e processamento de linguagem natural, esta edição explica como encontrar o ouro em meio à enorme massa de dados disponível hoje.
• Faça um curso intensivo de Python• Aprenda noções básicas de álgebra linear, estatística e probabilidade — e saiba como e quando aplicar essas operações no data science• Colete, explore, limpe, transforme e manipule dados• Conheça os fundamentos do aprendizado de máquina• Implemente os modelos de k-vizinhos mais próximos, Naive Bayes, regressão linear e logística, árvores de decisão, redes neurais e agrupamentos• Explore sistemas de recomendação, processamento de linguagem natural, análise de rede, MapReduce e bancos de dados
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Autor: Joel Grus
