Review: "Introdução à Ciência de Dados: Mineração de dados e big data"

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Eu recomendo fortemente o livro "Introdução à Ciência de Dados: Mineração de Dados e Big Data" de Fernando Amaral. O livro oferece uma visão abrangente sobre os fundamentos da ciência de dados, aplicando conceitos teóricos a problemas práticos. Ele abrange desde o básico, como a teoria da estatística, até tópicos avançados, como mineração de texto, modelos de aprendizado de máquina e análise de redes. Além disso, a abordagem prática do livro usa exemplos que os leitores podem usar para ajudá-los a entender melhor cada conceito.

O livro também é útil para aqueles que estão começando a aprender a ciência de dados, pois ele fornece uma introdução completa aos principais conceitos, além de ajudar a compreender melhor como os diferentes elementos se integram. A estruturação do livro é feita de forma a tornar as informações de fácil acesso, o que ajuda a ganhar uma visão geral dos principais conceitos e suas aplicações. Além disso, o livro inclui diversos exercícios, o que o torna útil para aqueles que querem aplicar os conceitos aprendidos.

Outra vantagem do livro é que ele fornece ferramentas e recursos que podem ser usados para ajudar na aplicação prática dos conceitos aprendidos. Por exemplo, o livro inclui uma seção sobre a linguagem de programação R, que é um dos principais linguagens usadas para ciência de dados. O livro também inclui links para alguns recursos online que podem ajudar os leitores a explorar mais sobre os assuntos tratados. Por último, o livro inclui uma seção de referências, que fornece aos leitores um acesso a recursos adicionais de informação sobre os assuntos tratados no livro.

Eu recomendo fortemente o livro "Introdução à Ciência de Dados: Mineração de Dados e Big Data" de Fernando Amaral para aqueles que querem obter uma compreensão abrangente dos fundamentos da ciência de dados e suas aplicações. O livro possui uma abordagem prática com exemplos e exercícios para ajudar os leitores a entender melhor os conceitos. Além disso, o livro inclui ferramentas e recursos práticos que podem ser usados para ajudar na aplicação prática dos conceitos aprendidos. Eu recomendo este livro para quem quer obter uma compreensão abrangente dos fundamentos da ciência de dados e seus usos.

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O fenômeno apontado como a quarta revolução industrial e também conhecido como Big Data está trazendo mudanças profundas no mundo em que vivemos. Ainda é difícil fazer previsões precisas de como o fenômeno vai afetar nossas vidas e nosso mundo, mas sabendo que Big Data vai afetar sua vida pessoal, sua casa, seu carro, seu emprego, sua saúde, suas amizades, sua alimentação, seu sono e até seu lazer. Dados produzidos em grande escala, com velocidade e variedade nunca antes imaginados e que a tecnologia atual tem dificuldade para armazenar e processar. Você ouve falar de Big Data todos os dias! Mas do que adianta uma montanha de dados se não formos capazes de extrair valor? Big Data vai mudar a forma como uma indústria produz, como um avião voa, como se planta um alimento, como se trata uma doença, como anunciar um produto e até como ir a Marte. Por trás deste fenômeno está o dado eletrônico, que se por um lado a poucas décadas era produzido por alguns poucos equipamentos e tinha um alto custo de armazenamento, hoje é produzido em tudo que é lugar e o custo de armazená-lo é muito baixo, e a cada dia fica mais barato. Como o dado é produzido? Como é armazenado? De que forma é consumido? Como extrair informação e conhecimento? Como tratar aspectos de segurança e privacidade? Esta obra traz uma introdução ao mundo do dado, em um estudo que vem desde sua geração ao descarte, com ênfase especial na sua análise.Esta obra está dividida em duas grandes partes: A primeira parte é uma introdução ao mundo da Ciência de Dados e Big Data, abordando questões que envolvem os modelos pré-relacionais, relacionais e pós-relacionais, como NoSQL, processos de transformação de dados, armazenamento analítico, como o Data Warehouse, e HDFS, sem deixar de tratar de maneira clara a Mineração de Dados e outras técnicas analíticas.A segunda parte é prática, onde o leitor pode implementar os conceitos estudados, desenvolvendo diversas técnicas de análise de dados como Classificação, Agrupamentos, Lei de Benford, entre outras.

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