Eu recomendo fortemente o livro "Estatística e Ciência de Dados" de Pedro Alberto Morettin, um dos mais proeminentes autores e pesquisadores brasileiros neste campo. Este livro é excepcional na sua abordagem da estatística e dos métodos de ciência de dados, pois cobre tópicos avançados e basics em profundidade, tornando-o apropriado tanto para estudantes quanto para pesquisadores. A obra apresenta conceitos fundamentais de estatística aplicada, além de diversos tópicos, incluindo análise de regressão, modelos lineares, análise de variância, modelos de séries temporais, mineração de dados e aprendizado de máquina. O autor também discute a organização e visualização de dados, bem como as mais recentes pesquisas em ciência de dados e suas aplicações.
O livro é rico em conteúdo, contendo mais de 500 páginas de informação relevante, bem como tabelas, gráficos, índices e códigos de computador. O autor adiciona ainda mais profundidade fornecendo exemplos práticos e aplicações dos conceitos abordados. A obra também oferece avaliações de desempenho e comparações de algoritmos para cada tópico discutido, tornando-se extremamente útil para todos os níveis de usuários.
Em suma, recomendo fortemente este livro a qualquer pessoa interessada em aprender sobre estatística e ciência de dados. É um dos melhores livros sobre o assunto, pois oferece conteúdo profundo, abrangente e aplicável. Ele também está escrito em linguagem clara, tornando-o acessível a todos. Sem dúvida, "Estatística e Ciência de Dados" de Pedro Alberto Morettin é um must-have para qualquer pessoa interessada na área.
Estatística e Ciência de Dados é o novo livro dos autores consagrados professor Pedro Morettin (autor do best-seller “Estatística Básica”) e professor Julio Singer.A obra apresenta de forma didática e objetiva os fundamentos de análise exploratória de dados, extremamente importantes para a compreensão da Ciência de Dados, seguida dos principais métodos utilizados em ciência de dados. Num contexto que resume as principais aplicações de Ciência de Dados (previsão, classificação, redução da dimensionalidade e agrupamento), os autores apresentam as ideias que fundamentam os algoritmos de suporte vetorial, árvores de decisão, florestas aleatórias e redes neurais.Os conceitos são apresentados de forma intuitiva, ilustrados por meio de vários exemplos práticos, sendo a maior parte proveniente de análises de dados reais. Para facilitar o aprendizado, os detalhes mais técnicos são apresentados em notas de capítulo.Diferenciais:Promove integração entre os conceitos de Estatística, Computação e Ciência de Dados.Exibe conjuntos de dados e comandos do software R utilizados para as análises ao longo de todo texto.Oferece inúmeros exemplos práticos, sendo a maioria proveniente de análises de dados reais.Traz apêndices com conceitos básicos de simulação e otimização.?Leia mais
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