#BrazilSFE #CiênciadeDados #Top100 #Books #Livros #WishListEste é 6º conjunto de livros da lista dos 100 melhores livros de Ciência de Dados de todos os tempos.
51 - Modelagem de Sistemas Complexos Orientada a Dados por Decomposição de Modos Dinâmicos
J. Nathan Kutz, Steven L. Brunton, Bingni W. Brunton, Joshua L. Proctor
Sistemas dinâmicos orientados a dados são um campo em expansão que conecta como as medições de sistemas dinâmicos não lineares e/ou sistemas complexos podem ser usadas com métodos bem estabelecidos na teoria de sistemas dinâmicos. Esta é uma nova direção de importância crítica, pois as equações que regem muitos problemas considerados por profissionais em diversas áreas científicas geralmente não são conhecidas. Assim, usar apenas dados para ajudar a derivar, de forma otimizada, a melhor representação do sistema dinâmico de uma determinada aplicação permite novas e importantes descobertas.
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52 - Análise em um Mundo de Big Data - O Guia Essencial para Ciência de Dados e suas Aplicações
Bart Baesens.
O guia para identificar e aproveitar oportunidades de negócios usando big data e análise de dados. Ao aproveitar o big data e a análise de dados, as empresas criam o potencial para melhor compreender, gerenciar e explorar estrategicamente a complexa dinâmica do comportamento do cliente. Análise em um Mundo de Big Data revela como utilizar a poderosa ferramenta de análise de dados para criar uma vantagem estratégica e identificar novas oportunidades de negócios.
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53 - Estatística para Iniciantes em Ciência de Dados - Teoria e Aplicações de Conceitos Essenciais de Estatística usando Python
AI Publishing
Estatística para Iniciantes em Ciência de Dados Os métodos estatísticos são parte integrante da ciência de dados. Portanto, um treinamento formal em estatística é indispensável para cientistas de dados. Se você deseja ingressar no lucrativo universo da ciência e análise de dados, precisa ter uma compreensão fundamental da análise estatística. Além disso, Python é uma linguagem de programação versátil que você precisa dominar para se tornar um cientista de dados profissional. Como cientista de dados, você identificará, limpará, explorará, analisará e interpretará tendências ou possíveis padrões em conjuntos de dados complexos.
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54 - Análise de Dados - Um Guia Prático de Análise de Dados para Negócios, do Iniciante ao Especialista
James Fahl.
Entenda a Análise de Dados e Implemente-a em Seu Negócio Hoje Mesmo. Você quer aumentar sua receita e parar de perder lucros?
Quer aprender sobre análise de dados em um estilo e abordagem adequados para você, independentemente do seu conhecimento atual?
Este livro não apenas fornece um guia passo a passo para análise de dados, mas também ensina ações práticas para aprimorar sua análise em todos os ambientes! Pronto para aprender?
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55 - R para Ciência de Dados - Importar, Organizar, Transformar, Visualizar e Modelar Dados
Hadley Wickham e Garrett Grolemund.
Aprenda a usar o R para transformar dados brutos em insights, conhecimento e compreensão. Este livro apresenta o R, o RStudio e o tidyverse, uma coleção de pacotes R projetados para trabalhar em conjunto e tornar a ciência de dados rápida, fluida e divertida. Indicado para leitores sem experiência prévia em programação, R para Ciência de Dados foi desenvolvido para que você comece a trabalhar com ciência de dados o mais rápido possível. Os autores Hadley Wickham e Garrett Grolemund guiam você pelas etapas de importação, organização, exploração e modelagem de seus dados, além da comunicação dos resultados.
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56 - Dominando a Mineração de Dados em Mídias Sociais com Python
Marco Bonzanini
Adquira e analise dados de todos os cantos da web social com Python. Sobre este livro: Compreenda dados de mídias sociais altamente não estruturados com a ajuda dos casos de uso esclarecedores fornecidos neste guia. Use este guia passo a passo fácil de seguir para aplicar análises a dados sociais complexos e desorganizados. Esta é a sua solução completa para coletar, armazenar, analisar e visualizar dados de mídias sociais. Para quem este livro é indicado: Este livro é para desenvolvedores Python de nível intermediário que desejam usar APIs públicas para coletar dados de plataformas de mídias sociais e realizar análises estatísticas para gerar insights úteis a partir dos dados.
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57 - Ciência de Dados do Zero - Princípios Básicos com Python
Joel Grus
Para realmente aprender ciência de dados, você não deve apenas dominar as ferramentas — bibliotecas, frameworks, módulos e kits de ferramentas de ciência de dados — mas também entender as ideias e os princípios subjacentes. Atualizada para Python 3.6, esta segunda edição de Ciência de Dados do Zero mostra como essas ferramentas e algoritmos funcionam, implementando-os do zero. Se você tem aptidão para matemática e algumas habilidades de programação, o autor Joel Grus o ajudará a se familiarizar com a matemática e a estatística que são o cerne da ciência de dados, e com as habilidades práticas necessárias para começar como cientista de dados.
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58 - Big Data e Inteligência Artificial - Guia Completo para Ciência de Dados, IA, Big Data e Aprendizado de Máquina
Hans Weber.
Você sempre se perguntou como uma máquina entende o que você diz? Já se perguntou como a Siri ou a Alexa sempre sabem exatamente o que mostrar quando você pergunta algo? Se sim, você veio ao lugar certo. As máquinas são capazes de interpretar e entender os seres humanos, bem como os dados que lhes são fornecidos, graças à inteligência artificial. Então, o que é inteligência artificial? Se você leu o básico, sabe que a inteligência artificial é a tentativa humana de tornar uma máquina inteligente o suficiente para lidar com processos que um ser humano normalmente faria.
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59 - Feminismo de Dados
Catherine D'Ignazio, Lauren F. Klein
Uma nova maneira de pensar sobre ciência de dados e ética de dados, informada pelas ideias do feminismo interseccional. Hoje, a ciência de dados é uma forma de poder. Ela tem sido usada para expor injustiças, melhorar resultados na área da saúde e derrubar governos. Mas também tem sido usada para discriminar, policiar e vigiar. Esse potencial para o bem, por um lado, e para o mal, por outro, torna essencial perguntar: Ciência de dados por quem? Ciência de dados para quem? Ciência de dados com os interesses de quem em mente? As narrativas em torno de big data e ciência de dados são predominantemente brancas, masculinas e tecno-heroicas.
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60 - R para Todos - Análise Avançada e Gráficos
Jared Lander
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