O livro "Data Science do Zero: Primeiras Regras com o Python" de Joel Grus é uma ótima opção para novos estudantes de Ciência de Dados ou aqueles que desejam aprofundar seus conhecimentos. Ele apresenta uma abordagem amigável para lidar com o mundo cada vez mais complexo da ciência de dados e do aprendizado de máquina.
O livro tem um jeito divertido e único para explicar os conceitos envolvidos, o que torna a leitura mais interessante e estimulante. Ele oferece um grande número de exemplos práticos para que o leitor possa experimentar e desenvolver uma compreensão profunda da Ciência de Dados. Os códigos usados no livro são construídos em Python e existem explicações detalhadas para ajudar os leitores a seguir os exemplos.
Além disso, o livro discute vários conceitos fundamentais relacionados à Ciência de Dados, tais como: regressão linear, aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado e outras técnicas de mineração de dados. Ele também oferece alguns exemplos para ajudar os leitores a compreender a Ciência de Dados usando esses algoritmos.
Portanto, recomendo que todos aqueles que desejam começar a aprender Ciência de Dados ou aprofundar seus conhecimentos o façam lendo o livro "Data Science do Zero: Primeiras Regras com o Python" de Joel Grus. É uma leitura obrigatória para qualquer um interessado em Ciência de Dados. Além disso, o livro é ótimo para aqueles que querem aprimorar suas habilidades de programação Python.
s bibliotecas, estruturas, módulos e kits de ferramentas do data science são ótimas para desempenhá-lo mas, também, são uma ótima forma de mergulhar na disciplina sem ter, de fato, que entender data science. Neste livro, você aprenderá como os algoritmos e as ferramentas mais essenciais de data science funcionam ao implementá-los do zero.Se você tiver aptidão para matemática e alguma habilidade para programação, o autor Joel Grus lhe ajudará a se sentir confortável com matemática e estatística nos fundamentos de data science. Você precisará iniciar como um cientista de dados com habilidades de hackers. Atualmente, a grande massa de dados contém respostas para perguntas que ninguém nunca pensou em perguntar. Este guia fornece o conhecimento para desenterrar tais respostas.
Obtenha um curso intensivo em Python;Aprenda o básico de álgebra linear, estatística e probabilidade — e entenda como e quando eles são usados em data science;Colete, explore, limpe, mude e manipule dados;Vá fundo nos princípios do aprendizado de máquina;Implemente modelos como k-vizinhos mais próximos, Naive Bayes, regressão logística e linear, árvores de decisão, redes neurais e agrupamentos;Explore sistemas recomendados, processamento de linguagem natural, análise de rede, MapReduce e bases de dados.
DEPOIMENTO:
“Joel lhe leva em uma jornada desde a curiosidade sobre dados até a completa compreensão de algoritmos que todo cientista de dados deveria ter.” —Rohit Sivaprasad, Cientista de Dados na Soylent
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Autor: Joel Grus
