Ser cientista de dados é ser um profissional voltado para o futuro. Afinal, o Data Science é uma tendência que veio para ficar. Seu crescimento é certo. Então, o bom mesmo é se preparar para dar o melhor de si neste mercado. Nesse sentido, a produção dos autores desta área não para. Sendo assim, trazemos aqui dicas de livros que todo cientista de dados precisa ler.
Isso porque a carreira é muito rica e permite inúmeras abordagens. Além disso, o Data Science passeia por várias áreas, pois é interdisciplinar e envolve conhecimentos em matemática, finanças, marketing, administração e outros.
Portanto, livros técnicos e não-técnicos são ótimas fontes de aprendizado para o data scientist. As obras técnicas porque permitem explorar os métodos e estruturas possíveis. E os livros não técnicos porque possibilitam ter uma visão de negócio mais profunda. Algumas referências são em inglês, mas também há muitos títulos em português com conteúdos bastante enriquecedores.
Embora muitos autores considerem a Ciência de Dados como a boa e velha Estatística, o conceito ganhou novas interpretações. Em meados de 2001, por exemplo, o cientista da computação William S. Cleveland defendeu o uso do termo Ciência de Dados para, de forma mais ampla, alcançar outras áreas.
Dessa maneira, você verá que à medida que estuda para ser um bom cientista de dados, terá pela frente muitas referências. Neste conteúdo, trouxemos algumas contribuições. Veja, portanto, nossas dicas de livros que todo cientista de dados precisa ler.
VEJA TAMBÉM
📚 Bandit Algorithms for Website Optimization
O livro editado em inglês está na lista dos que devem ser lidos por cientistas de dados porque explora os principais algoritmos de otimização de sites e a realização de testes A/B. Além disso, ele trabalha com vários exemplos de código em Python, que é a linguagem mais usada em Ciência de Dados.
- Autor: John Myles White
- Editora: O’Reilly Media
- Lançamento: 2012
- Número de páginas: 88
- Preço estimado: 19 dólares
📚 Building Data Science teams
Com a Ciência de Dados em crescimento, é importante ter times capacitados para saberem lidar com as atualizações e as novas tendências, além de garantir um alto desempenho nas pesquisas e entregas. Neste livro, com edição em inglês, o autor explica como montar uma equipe de Data Science para atender às necessidades do mercado.
- Autor: DJ Patil
- Editora: Radar
- Lançamento: 2011
- Número de páginas: 30
- Preço estimado: download gratuito para Kindle
📚 Como mentir com estatísticas
O livro de Darrell Huff é indicado não apenas para cientistas de dados, mas também para todos aqueles que querem ampliar a visão sobre as interpretações de pesquisas, cuja fidelidade à realidade é controversa. Ele foi publicado em 1954 pela primeira vez e relançado em 2016 com um olhar quase subversivo. Escrito em português, é uma ótima dica para quem é Data Scientist.
- Autor: Darrell Huff
- Editora: Intrínseca
- Lançamento: 2016
- Número de páginas: 143
- Preço estimado: R$ 130,00
📚 Data Science do zero: noções fundamentais com Python
Entre os livros que todo cientista de dados precisa ler, este aqui (com edição em português) é leitura obrigatória. Ele explica a dinâmica das ferramentas e algoritmos, além de dar dicas de operações e estatísticas que fazem parte da rotina do cientista de dados. Outra vantagem é que as dicas são voltadas para Python 3.6, tornando a leitura ainda mais atual.
- Autor: Joel Grus
- Editora: Alta Books
- Lançamento: 2021
- Número de páginas: 416
- Preço estimado: R$ 60,00
📚 Data Science para negócios: o que você precisa saber sobre mineração de dados e pensamento analítico de dados
O livro desperta para uma visão analítica de negócios, possibilitando que você extraia o conhecimento necessário a partir de dados levantados. Assim, a leitura te ajuda a ter subsídios para criar estratégias de crescimento no negócio. Aliás, o livro tem uma das melhores pontuações na Amazon.
- Autores: Tom Fawcett e Foster Provost
- Editora: Alta Books
- Lançamento: 2018
- Número de páginas: 575
- Preço estimado: R$ 55,00
CONFIRA TAMBÉM
📚 Dataclisma – quem somos quando achamos que ninguém está vendo
Entre os livros que todo cientista de dados precisa ler está o Dataclisma, que é uma crítica ao uso de dados em época de exposição de dados pessoais na web. Através da análise de um site de relacionamentos, o livro mostra como as organizações usam nossos perfis para nos espionar, contratar, demitir ou nos empurrar produtos e serviços.
- Autor: Christian Rudder
- Editora: Best Seller
- Lançamento: 2015
- Número de páginas: 369
- Preço estimado: R$ 29,00
📚 Introduction to Algorithmic Marketing: Artificial Intelligence for Marketing Operations
O livro em questão também fornece uma excelente visão de negócio. Afinal, ele resume cases de empresas de tecnologia, publicidade e varejo que usaram machine learning e teoria econômica. É ideal, portanto, para quem trabalha com data science em e-commerce e quer aprender mais sobre marketing algorítmico.
- Autor: Ilya Katsov
- Editora: Ilya Katsov
- Lançamento: 2017
- Número de páginas: 508
- Preço estimado: R$ 152,00
📚 Introduction to Machine Learning with Python: a guide for data scientists
O livro (com versão em inglês) é bastante didático e ensina maneiras práticas de criar suas próprias soluções de machine learning. Se você já usa a linguagem Python, melhor ainda. Enfim, a leitura lhe ajudará a entender conceitos e aplicações fundamentais de machine learning, algoritmos, dados processados e métodos de avaliação de modelos e parâmetros.
- Autor: Sarah Guido
- Editora: O’Reilly Media
- Lançamento: 2016
- Número de páginas: 402
- Preço estimado: R$ 70,00
📚 Lean Analytics: use data to build a better startup faster
O livro editado em inglês é fortemente recomendado para analistas de dados que querem ser empreendedores, fundando sua primeira startup. Mas a leitura também é válida para os intraempreendedores que buscam implementar mudanças internas na organização. O livro traz 30 estudos de caso para fazer você refletir e colocar o conhecimento em prática.
- Autores: Alistair Croll e Benjamin Yoskovitz
- Editora: O’Reilly Media
- Lançamento: 2013
- Número de páginas: 409
- Preço estimado: R$ 127,00
📚 Mãos à obra: aprendizado de máquina com Scikit-Learn, Keras & TensorFlow
Com o avanço do machine learning e Data Science, os desenvolvedores devem estar preparados para criar aplicações capazes de aprender com dados. Portanto, o livro apresenta exemplos práticos de como criar programas com as estruturas Scikit-Learn & TensorFlow, ambas de Python, levando o leitor à condição de criar mais intuitivamente suas soluções.
- Autor: Aurélien Géron
- Editora: Alta Books
- Lançamento: 2020
- Número de páginas: 640
- Preço estimado: R$ 99,00
📚 Moneyball: o homem que mudou o jogo
A obra que inspirou o filme homônimo, com os atores Brad Pitt e Jonah Hill, conta a história de um time de beisebol fracassado, mas que se reergueu com Billy Beane à frente. Um amplo conhecedor de matemática, ele usou estatísticas para definir o comportamento dos jogadores, o sucesso das jogadas e os próximos passos a serem tomados para chegar em primeiro lugar. Portanto, o livro é uma metáfora de como os negócios podem brilhar com o uso inteligente dos dados.
- Autor: Michael Lewis
- Editora: Intrínseca
- Lançamento: 2015
- Número de páginas: 351
- Preço estimado: R$ 125,00
📚 Product-led growth
O livro promete revolucionar o modo como as startups desenvolvem e vendem seus produtos e serviços. O autor explica como é possível fazer com que o produto se venda sozinho. Além disso, economizar de 3 a 6 meses de desenvolvimento, obtendo resultados mais rápido. Portanto, é ideal para fornecer uma visão de negócio ao cientista de dados.
- Autor: Wes Bush
- Editora: Product-Led Institute
- Lançamento: 2019
- Número de páginas: 278
- Preço estimado: R$ 160,00
📚 Python para análise de dados: tratamento de dados com Pandas, NumPy e IPython
Esse título também está presente na lista de livros que todo cientista de dados precisa ler porque traz dicas práticas de como usar a versão de Python 3.6 e as atualizações de Pandas, NumPy e IPython para você resolver um conjunto de problemas com mais rapidez e eficiência. O livro traz ainda vários estudos de caso para o leitor visualizar como encaixar isso em sua vivência diária com Data Science.
- Autor: Wes Bush
- Editora: Novatec
- Lançamento: 2019
- Número de páginas: 668
- Preço estimado: R$ 85,00
📚 Storytelling com Dados
Este livro não pode faltar nesta seleção. Afinal, ele trata da apresentação dos dados. Isso porque a visualização de dados eficaz pode fazer toda a diferença na hora de fazer uma apresentação ao gestor, propor um novo projeto ou levantar recursos para uma instituição. Portanto, o livro é ideal para quem deseja comunicar suas constatações a partir da Ciência de Dados.
- Autor: Cole Nussbaumer Knaflic
- Editora: Alta Books
- Lançamento: 2019
- Número de páginas: 256
- Preço estimado: R$ 46,00
📚 The book of why – the new science of cause and effect
O livro do porquê, como o próprio título sugere, permite refletir sobre a causalidade. Afinal, uma calçada está molhada por causa de uma chuva ou de um borrifador. E, no âmbito mais complexo, qual é o motivo de cura de uma doença. Portanto, o autor mostra sistematicamente a essência do pensamento humano e como isso é a porta de entrada para a Inteligência Artificial.
- Autores: Judea Pearl e Dana Mackenzie
- Editora: Basic Books
- Lançamento: 2018
- Número de páginas: 423
- Preço estimado: R$ 155,00
Conclusão
E, então, gostou dessas dicas de livros que todo cientista de dados precisa ler? Com certeza, eles farão de você um profissional com uma visão muito mais ampla do potencial que o Data Science pode oferecer.
Afinal, como lembramos inicialmente, esta área é muito rica e permite uma série de reflexões em termos de algoritmos, estratégias, decisões e novos rumos de negócios.
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