#BrazilSFE #CiênciadeDados #Top100 #Books #Livros #WishListEste é 1º conjunto de livros da lista dos 100 melhores livros de Ciência de Dados de todos os tempos.
Conjunto de livros da lista dos 100 melhores livros de Ciência de Dados de todos os tempos
Conjunto de livros da lista dos 100 melhores livros de Ciência de Dados de todos os tempos
Conjunto de livros da lista dos 100 melhores livros de Ciência de Dados de todos os tempos
Conjunto de livros da lista dos 100 melhores livros de Ciência de Dados de todos os tempos
Conjunto de livros da lista dos 100 melhores livros de Ciência de Dados de todos os tempos
1 - Inteligência Artificial Aplicada - Um Manual para Líderes Empresariais
Autores - Mariya Yao, Adelyn Zhou, Marlene Jia
Selecionado como o Melhor Livro de Tecnologia do Ano no CES 2018 "Inteligência artificial" é a palavra da moda. Sem dúvida, você já leu muita propaganda na mídia, seja proclamando o apocalipse e a destruição, com robôs tomando nossos empregos, ou profetizando uma nova utopia onde a IA cura todos os nossos problemas humanos. Mas o que isso realmente significa para o seu papel como líder empresarial? Inteligência Artificial Aplicada é um guia prático para líderes empresariais apaixonados por aproveitar a inteligência artificial para aumentar a produtividade de suas organizações e a qualidade de vida em suas comunidades.
https://www.amazon.com/dp/0998289027
2 - Fundamentos da Visualização de Dados - Uma Introdução à Criação de Figuras Informativas e Cativantes.
Claus O Wilke
A visualização eficaz é a melhor maneira de comunicar informações a partir de conjuntos de dados cada vez maiores e mais complexos nas ciências naturais e sociais. Mas, com o crescente poder dos softwares de visualização disponíveis hoje, cientistas, engenheiros e analistas de negócios frequentemente precisam navegar por uma gama desconcertante de escolhas e opções de visualização. Este livro prático aborda muitos problemas comuns de visualização e fornece diretrizes sobre como transformar grandes conjuntos de dados em figuras claras e cativantes. Qual tipo de visualização é o mais adequado para a história que você deseja contar?
Link: https://www.amazon.com/dp/1492031089
3 - Numsense! Ciência de Dados para Leigos - Sem Matemática Adicional
Annalyn Ng, Kenneth Soo
Descrição: Utilizado como material didático em universidades renomadas como Stanford e Cambridge. Vendido em mais de 85 países e traduzido para mais de 5 idiomas. Quer começar a estudar ciência de dados? Nossa promessa: sem matemática adicional. Este livro foi escrito em linguagem acessível como uma introdução suave à ciência de dados e seus algoritmos. Cada algoritmo possui um capítulo dedicado que explica seu funcionamento e apresenta um exemplo de aplicação prática. Para ajudar você a compreender os conceitos-chave, utilizamos explicações intuitivas, além de muitos recursos visuais, todos acessíveis para daltônicos.
https://www.amazon.com/dp/9811110689
4 - Python para Análise de Dados - Domine os Fundamentos da Análise de Dados em Python usando Numpy, Pandas e IPython.
Samuel Burns
Descrição: Você quer aprender Python para análise de dados usando NumPy, Pandas e IPython, mas não sabe por onde começar? Você não precisa de um livro didático grande, chato e caro. Este livro é o melhor para todos. Compre o seu agora mesmo! Por que este livro é o melhor guia para todos?
Aqui estão os motivos: O autor explorou tudo sobre Python para análise de dados usando as bibliotecas Pandas, NumPy, IPython e Matplotlib, desde o básico.
Uma linguagem simples foi utilizada.
Muitos exemplos foram fornecidos, tanto teóricos quanto práticos.
https://www.amazon.com/Python-Data-Analysis-Step-Step/dp/1796231665
5 - Aprendizado Profundo para Iniciantes - Conceitos e Algoritmos
François Duval
Você está pensando em aprender mais sobre conceitos e algoritmos de aprendizado profundo?
Se você procura um livro que o ajude a entender os conceitos e algoritmos de aprendizado profundo, este é um ótimo livro para você.
Diversas ilustrações visuais e exemplos.
com equações são excelentes para realmente entender cada detalhe de um algoritmo. Mas para ter uma ideia básica de como as coisas funcionam, este livro contém vários gráficos que detalham cada rede neural/algoritmo de aprendizado profundo.
https://www.amazon.com/Deep-Learning-Beginners-Concepts-Algorithms/dp/1983843822
6 - Habilidades Confiantes em Dados - Domine os Fundamentos do Trabalho com Dados e Impulsione Sua Carreira.
Kirill Eremenko
A ciência de dados é a habilidade mais empolgante que você pode dominar. Os dados transformaram drasticamente o funcionamento do nosso mundo. Do entretenimento à política, da tecnologia à publicidade e da ciência ao mundo dos negócios, os dados são essenciais e seu único limite é a nossa imaginação. Se você deseja ter uma vida profissional vibrante e valiosa, ser habilidoso com dados é a chave para uma carreira de ponta. Aprender a trabalhar com dados pode parecer intimidante ou difícil, mas com Habilidades Confiantes em Dados, você poderá dominar os fundamentos e impulsionar suas habilidades profissionais.
https://www.amazon.com/dp/0749481544
7 - Aprendizado de Máquina em Python para Iniciantes - Manual para Aplicações de Aprendizado de Máquina
Daniel Vance
Você está pensando em aprender aprendizado de máquina em Python?
Se você procura um livro para iniciantes que ensine como aplicar modelos de aprendizado de máquina em Python, este livro é para você. O livro apresenta estudos de caso práticos de Aprendizado de Máquina usando Python. Isso inclui Regressão, Classificação, Agrupamento e Segmentação. Independentemente do nível de experiência do leitor, há muito conhecimento conciso disponível nestas páginas, o que lhe dará uma nova perspectiva sobre o que é aprendizado de máquina.
Quem deve ler este livro?
https://www.amazon.com/Beginner-Python-Machine-Learning-Applications/dp/1733570667
8 - Aprendizado de Máquina Prático com Python
John Anderson
Você está pensando em aprender mais sobre Aprendizado de Máquina usando Python? (Para iniciantes)
Este livro é para você. Ele busca explicar termos e algoritmos comuns de forma intuitiva. Os autores utilizam uma abordagem progressiva, na qual começamos devagar e aumentamos a complexidade das soluções. Com este livro e os exemplos que o acompanham, você estará bem preparado para enfrentar problemas que despertem seu interesse usando aprendizado de máquina.
https://www.amazon.com/Hands-Machine-Learning-Python-Anderson/dp/1724731963
9 - Processamento de Linguagem Natural na Prática com TensorFlow - Conceitos e Aplicações.
Michael Walker
Você está pensando em aprender mais sobre Processamento de Linguagem Natural (PLN) usando TensorFlow?
Este livro é para você. Ele busca explicar termos e algoritmos comuns de forma intuitiva. Os autores utilizam uma abordagem progressiva, na qual começamos devagar e aumentamos a complexidade das soluções. Com este livro e os exemplos que o acompanham, você estará bem preparado para enfrentar problemas que despertem seu interesse usando PLN.
Da editora AI Sciences.
https://www.amazon.com/Hands-Natural-Language-Processing-TensorFlow/dp/1725192535
10 - Redes Neurais Artificiais - Conceitos, Ferramentas e Técnicas Explicadas para Iniciantes Absolutos
François Duval
E-book Kindle gratuito para clientes que comprarem o livro impresso na Amazon.
Você está pensando em aprender mais sobre Redes Neurais Artificiais?
Este livro foi escrito em linguagem acessível como uma introdução às redes neurais e seus algoritmos. Cada algoritmo é explicado de forma simples para facilitar a compreensão.
Diversas Ilustrações e Exemplos Visuais
Em vez de fórmulas matemáticas complexas, este livro contém diversos gráficos e imagens que detalham todos os algoritmos e suas aplicações em diversas áreas da vida real.
https://www.amazon.com/Artificial-Neural-Networks-Techniques-explained/dp/198513456X
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Curadoria absolutamente necessária para quem quer construir uma base sólida em ciência de dados aplicada ao setor farmacêutico. É notável como o campo evoluiu a ponto de exigir dominínio simultâneo de estatística bayesiana, machine learning, visualização de dados e comunicação executiva. Livros como os presentes nesta lista são fundamentais para profissionais de Business Intelligence e Analytics que atuam em ambientes farmacêuticos de alta exigência, onde os dados precisam não apenas ser analisados com precisão, mas também apresentados de forma que influenciem decisões estratégicas de force deployment, segmentação de médicos e alocação de recursos comerciais. A recomendação de obras clássicas ao lado de lançamentos recentes demonstra maturidade editorial e compromisso com a formação integral do profissional de dados.
ResponderExcluirPara profissionais que atuam em SFE - Sales Force Effectiveness na indústria farmacêutica, o domínio de ciência de dados não é mais uma vantagem competitiva - é um pré-requisito funcional. A lista de livros como esta é um mapa precioso para quem quer aprofundar competências em modeling preditivo de performance de representantes, otimização de territórios, análise de potencial de mercado e forecast de demanda farmacêutica. A combinação de Python, SQL e ferramentas de BI como Power BI ou Tableau com bases de dados de auditoria como IQVIA ou Close-Up gera insights diferenciados que só os profissionais com formação sólida em data science conseguem extrair de forma confiável e reproduzível. Parabéns pela curadoria e pela visão de longo prazo que essa série representa para o desenvolvimento profissional do setor.
ResponderExcluirA iniciativa de mapear os 100 melhores livros de ciência de dados de todos os tempos tem um valor pedagógico enorme para o mercado brasileiro, que ainda sofre com escassez de conteúdo de alta qualidade sobre o tema em português. Mais do que simplesmente listar títulos, essa curadoria orienta o profissional sobre uma trajetória de aprendizado progressivo - da estatística descritiva ao deep learning, passando pelo pensamento analítico aplicado a negócios. No contexto da indústria farmacêutica, onde as decisões de gerência regional, alocação de bnus e avaliação de perfomance de representantes estão cada vez mais baseadas em dashboards de Power BI e modelos preditivos, o investimento em formação científica robusta é um diferencial que separa gestores de alta performance de profissionais médiocres. Essa série merece ser amplamente divulgada nos programas de desenvolvimento corporativo das principais farmacêuticas do Brasil.
ResponderExcluirExcelente curadoria! A seleção dos 100 melhores livros de Ciência de Dados representa um guia indispensável para profissionais da indústria farmacêutica que buscam desenvolver competências analíticas robustas. No contexto do mercado farmacêutico brasileiro, onde a integração de dados de vendas (IMS Health, IQVIA), dados de RWE e analytics de SFE (Sales Force Effectiveness) é cada vez mais crítica, dominar as fundações teóricas e práticas da Ciência de Dados tornou-se um diferencial competitivo estratégico. Obras que abordam Machine Learning aplicado à saúde, análise preditiva de mercado e visualização de dados com ferramentas como Power BI e Python são especialmente relevantes para gestores e analistas do setor. Parabéns pela iniciativa de democratizar esse conhecimento.
ResponderExcluirEsta lista de livros é uma referência excepcional para quem atua em Business Intelligence na indústria farmacêutica. A Ciência de Dados transformou radicalmente a forma como as empresas do setor analisam dados de prescrição, atividade de força de vendas e resultados de estudos clínicos. Ferramentas como DAX no Power BI, Python com pandas e scikit-learn, além de R para bioestatística, são hoje tão essenciais quanto o conhecimento de ANVISA e CONITEC para profissionais do setor. A curadoria desses 100 títulos permite triar obras que abordam desde fundamentos de estatística até deep learning aplicado ao desenvolvimento de fármacos — um caminho que empresas como Novartis, Roche e AstraZeneca já percorrem aceleradamente. Recomendo fortemente este conjunto para equipes de MSL e Market Access que precisam dialogar com base em evidências robustas.
ResponderExcluirO destaque para o 1º conjunto dessa lista é muito bem-vindo, pois organizar 100 livros em grupos temáticos facilita imensamente o aprendizado progressivo. Para profissionais que trabalham com Power Query (linguagem M), DAX e modelagem multidimensional no Power BI aplicado à indústria farmacêutica, as obras sobre SQL, Python para análise de dados e estatística aplicada são os pilares fundamentais. Além disso, com o crescimento de iniciativas de Real World Evidence (RWE) no Brasil — especialmente após as resoluções da CONITEC incentivando estudos observacionais para incorporação tecnológica — profissionais com sólida formação em Ciência de Dados têm vantagem estratégica em demonstrar o valor clínico e econômico de novos medicamentos perante o SUS. Esta iniciativa editorial contribui diretamente para elevar o nível técnico do ecossistema de saúde brasileiro.
ResponderExcluirSeleção extremamente valiosa para profissionais que desejam construir uma carreira sólida em Ciência de Dados aplicada à indústria farmacêutica! Dentre os títulos desta lista, destaco a importância de 'The Elements of Statistical Learning' para quem trabalha com análise de dados de prescrição e market intelligence no contexto faramcoeconômico. A compreensão profunda de métodos de aprendizado supervisionado e não supervisionado transforma a forma como o profissional de BI farmacêutico interpreta clusters de prescritores, segmenta territórios e identifica padrões de conversão. Nos dashboards de SFE (Sales Force Effectiveness), a aplicação de técnicas como Random Forest para predição de potencial de prescrição por médico ou XGBoost para churn de prescritores está se tornando padrão nos laboratórios mais avançados, tornando este conhecimento indispensável.
ResponderExcluirIniciativa de enorme valor para profissionais de Business Intelligence e Data Science aplicados ao setor farmacêutico. A curadoria de livros de Ciência de Dados é um tema que raramente é explorado com a profundidade necessária em português, e o Brazil SFE preenche essa lacuna de forma exemplar. No contexto da indústria farmacêutica brasileira, a aplicação de Ciência de Dados vai muito além de simples análises de prescrição: engloba modelos preditivos de segmentação de médicos, otimização de rotas de visita com base em georreferenciamento, análise de sentimento em interações de CRM e até detecção de padrões de abandono de tratamento para programas de aderência. Profissionais de SFE que dominam Python, R ou Power BI e conseguem cruzar dados de IQVIA com dados internos de CRM estão na vanguarda da transformação digital da indústria. Livros como os listados nesta série são o alicerce teórico que torna possível essa evolução profissional. Altamente recomendado para gestores de Business Intelligence farmacêutico.
ResponderExcluirQue curadoria extraordinária! Para quem trabalha com análise de dados na indústria farmacêutica, uma lista bem selecionada de referências de Ciência de Dados é um bem incalculável. A ciência de dados aplicada ao setor de saúde tem especificidades que nem todo livro genérico aborda — questões como vieses em dados observacionais, análise de sobrevivência em estudos clínicos, modelagem de prevalência de doenças e segmentação de prescritores por tipo de comportamento prescritivo são tópicos que exigem bases teóricas sólidas. O que torna este artigo especialmente útil é a organização didática em conjunto: quem está começando consegue enxergar uma trilha de aprendizado coerente, enquanto quem já possui experiência pode identificar as lacunas a preencher. Na minha experiência com BI e analytics aplicados à indústria farmacêutica, os profissionais que combinam dominíncio de ferramentas como Power BI com uma sólida base teórica de estatística e ciência de dados são raros e valiossissimos. Esta lista é um mapa para chegar a esse nível de excelência. Iniciativa de alto valor e muito bem-vinda para a comunidade!
ResponderExcluirCiência de dados sem uma biblioteca de referência é como um representante sem território mapeado. Esses 100 livros são o GPS para quem quer liderar com inteligo decisional.
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