Conhecimento nunca é demais: 6 leituras para cientistas de dados

Conhecimento nunca é demais, correto? E, para aprimorar técnicas, boas dicas bibliográficas são sempre bem-vindas. O mundo da tecnologia, especificamente, vive uma transformação e cada vez mais técnicas estão surgindo – entre elas, big data, analytics, e inteligência artificial.

Você, cientista de dados, que não quer ficar para trás no mercado, fique atento a essas dicas de leitura preparada pela Semantix, empresa especializada em big data, inteligência artificial, IoT e análise de dados. Os livros abrangem assuntos como estatística para programadores, machine learning, deep learning, algoritmos, entre outros. Confira:

1. Data Analytics Made Accessible

Autor: Dr. Anil Maheshwari

Esse curto livro de 150 páginas apresenta os conceitos de Big Data e Data Analytics de maneira concisa, o que se traduz em uma boa primeira leitura para este universo.

2. Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms

Autores: Shai Shalev-Shwartz e Shai Ben-David

Machine Learning é uma das áreas de mais rápido crescimento, com aplicações nos mais diferentes segmentos. Esse livro introduz o leitor à aprendizagem mecânica e aos paradigmas algorítmicos que oferece.

 

3. Deep Learning

Autores: Ian Goodfellow, Yoshua Bengio e Aaron Courville

Essa publicação tem como objetivo ajudar alunos e profissionais a entrar no campo das aprendizagens mecânica em geral e do Deep Learning. A versão on-line do livro está completa e permanecerá disponível gratuitamente.

 

4. Machine Learning Yearning

Autor: Andrew Ng

Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning estão transformando inúmeras indústrias, e decisões práticas e assertivas são essenciais para construir um sistema de aprendizado de máquina. Esse livro vai te ajudar nisso!

 

5. Foundations of Data Science

Autores: Avrim Blum, John Hopcroft e Ravindran Kannan

A publicação apresenta a teoria que provavelmente será útil nos próximos 40 anos, no que diz respeito ao uso de computadores para entender e extrair informações relevantes de dados provenientes de aplicativos.

6. Doing Data Science: Straight Talk from the Frontline

Autores: Cathy O’Neil and Rachel Schutt (autores)

Esse livro tem como proposta apresentar tudo que você precisa saber para usar os dados a seu favor na hora de montar sua estratégia de negócio, inspirado em aulas de ciência de dados da Columbia University’s.