Eu recomendo fortemente o livro Estatística Prática para Cientistas de Dados de Andrew Bruce para aqueles que procuram aprofundar seus conhecimentos em estatística. Ele aborda a teoria básica da estatística com uma abordagem prática e intuitiva. O livro fornece exemplos práticos para orientar os leitores por todas as etapas de análise de dados, tornando os conceitos mais fáceis de aprender. Sua abordagem prática facilita a compreensão dos conceitos e fornece ao leitor uma noção clara de como aplicar os conceitos na prática.
O livro aborda tudo, desde as noções básicas de estatística e como coletar dados, até a exploração avançada dos dados usando técnicas como regressão e análise de componentes principais. O livro também aborda os usos práticos da estatística, como análise de falta de dados, análise de regressão logística e análise de cluster. Estas ferramentas podem ser úteis não só para os cientistas de dados, mas também para qualquer pessoa com interesse em trabalhar com dados.
Além disso, o livro inclui muitos exemplos reais e acompanha todos os materiais necessários para realizar cada análise, como planilhas de dados e códigos de programação. O próprio autor, Andrew Bruce, é um renomado especialista em estatística, que também é professor na Universidade de Melbourne. Como tal, ele conhece os tópicos por trás da estatística e fornece explicações claras e simples, tornando o livro acessível a iniciantes.
Em suma, Estatística Prática para Cientistas de Dados de Andrew Bruce é um excelente livro para aqueles que procuram aprofundar seus conhecimentos em estatística. Ele aborda a teoria básica da estatística com exemplos intuitivos, além de fornecer orientações detalhadas sobre aplicações práticas da estatística. O autor também fornece todos os materiais necessários para cada análise, o que ajuda a garantir que o leitor possa realmente usar o que aprende ao ler o livro.
Métodos estatísticos são uma parte crucial da ciência de dados; ainda assim, poucos cientistas de dados têm formação estatística.
Os cursos e livros sobre estatística básica raramente abordam os tópicos sob a perspectiva da ciência de dados. Este guia prático explica como aplicar diversos métodos estatísticos em ciência de dados, ensina a evitar seu mau uso e aconselha sobre o que é importante e o que não é.
Muitos recursos da ciência de dados incorporam métodos estatísticos, mas carecem de uma perspectiva estatística aprofundada. Se você está familiarizado com a linguagem de programação R e tem algum conhecimento estatístico, este guia fará a ponte de forma fácil e acessível.
Com este livro, você aprenderá:
■■ Por que a análise exploratória de dados é um passo prévio importante na ciência de dados■■ Como a amostragem aleatória pode reduzir o viés e resultar um conjunto de dados de maior qualidade, mesmo em big data■■ Como os princípios do design experimental resultam respostas definitivas■■ Como usar regressão para estimar resultados e detectar anomalias■■ Principais técnicas de classificação para prever a quais categorias um registro pertence■■ Métodos de aprendizado de máquina estatístico que “aprendem” com os dados■■ Métodos de aprendizado não supervisionado para extração de significado de dados não rotulados
” Este livro não é só mais um livro universitário de estatística ou um manual de aprendizado de máquina. É muito melhor: ele faz a conexão entre termos e princípios estatísticos úteis e os jargões e a prática da exploração de dados, com explicações clarase muitos exemplos. Este livro é uma referência incrível para iniciantes e veteranos da ciência de dados.”—Galit Shmueli Principal autora da série best-seller Data Mining for Business Analytics e professora titular na National Tsing Hua University, Taiwan
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Autor: Andrew Bruce
