Eu recomendo a leitura do livro de Tatiana Escovedo, intitulado “Introdução a Data Science: Algoritmos de Machine Learning e Métodos de Análise”. Ele fornece uma visão geral de como a análise de dados tem se desenvolvido nos últimos anos, bem como as principais técnicas e práticas envolvidas.
O livro se propõe a guiar os leitores por meio dos fundamentos da data science, fornecendo uma visão geral de algoritmos de machine learning e métodos de análise de dados, bem como a explicação de como eles são aplicados em práticas de negócios.
É uma ótima maneira de iniciar um projeto de análise de dados, pois oferece uma boa compreensão das técnicas, assim como aplicar práticas modernas para obter informações válidas. Ele também discute os principais fatores que afetam a análise de dados, como a escolha de métodos e algoritmos apropriados, a padronização de dados e as implicações éticas da análise de dados.
Além de fornecer um ótimo guia para aqueles que querem aprender e aplicar data science, o livro contém vários exemplos e exercícios para ajudar os leitores a praticar e aprofundar seus conhecimentos. A escrita da Tatiana Escovedo também é simples e direta, o que torna o livro acessível a leitores de todos os níveis de conhecimento.
Eu recomendo o livro a qualquer pessoa interessada em aprender e aplicar técnicas de data science. É uma ótima fonte de informação, abrangendo os fundamentos e as principais práticas envolvidas. Além disso, fornece um ótimo guia prático para aqueles que querem praticar e aprimorar seus conhecimentos.
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Nosso cenário mundial atual é caracterizado pela criação e crescimento de inúmeras bases de dados em velocidade exponencial. Para processar e obter informação útil a partir destes dados, é necessário automatizar diversas tarefas de coleta, processamento e análise de dados. A vasta área de Data Science (ou Ciência de Dados) refere-se a um conjunto de métodos com o objetivo apoiar decisões de negócio, a partir da coleta de dados de várias fontes para fins de análise, de forma sistematizada.
Neste livro, Tatiana Escovedo e Adriano Koshiyama focam no processo e nas técnicas relacionadas aos algoritmos preditivos mais comumente utilizados, mas mostrando também a importância da etapa de preparação dos dados brutos, limpeza e análise. Você vai aprender como utilizar Data Science para resolver problemas e agregar valor ao negócio, aprendendo com os dados. O trajeto inicia com uma introdução a conceitos de Estatística e Álgebra Linear, passando para o tema Pré-processamento de dados, uma etapa importantíssima para o entendimento do problema e preparação dos dados para a aplicação dos algoritmos de Machine Learning, chegando aos modelos de Classificação, Regressão, Associação e Agrupamento. Todos os conceitos teóricos apresentados serão complementados com exemplos práticos na linguagem R.
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Autor: Tatiana Escovedo
