{"id":2846,"date":"2022-02-10T08:00:00","date_gmt":"2022-02-10T11:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/coodesh.com\/blog\/?p=2846"},"modified":"2024-01-05T07:43:49","modified_gmt":"2024-01-05T10:43:49","slug":"livros-que-todo-cientista-de-dados-precisa-ler","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/coodesh.com\/blog\/candidates\/dicas\/livros-que-todo-cientista-de-dados-precisa-ler\/","title":{"rendered":"Confira os livros que todo cientista de dados precisa ler"},"content":{"rendered":"\n<p><strong>Ser cientista de dados \u00e9 ser um profissional voltado para o futuro.<\/strong> Afinal, o Data Science \u00e9 uma tend\u00eancia que veio para ficar. Seu crescimento \u00e9 certo. Ent\u00e3o, o bom mesmo \u00e9 se preparar para dar o melhor de si neste mercado. Nesse sentido, a produ\u00e7\u00e3o dos autores desta \u00e1rea n\u00e3o para. Sendo assim, <strong>trazemos aqui dicas de livros que todo cientista de dados precisa ler.&nbsp;<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Isso porque a carreira \u00e9 muito rica e permite in\u00fameras abordagens. Al\u00e9m disso, o Data Science passeia por v\u00e1rias \u00e1reas, pois \u00e9 interdisciplinar e envolve conhecimentos em matem\u00e1tica, finan\u00e7as, marketing, administra\u00e7\u00e3o e outros.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Portanto, livros t\u00e9cnicos e n\u00e3o-t\u00e9cnicos s\u00e3o \u00f3timas fontes de aprendizado para o data scientist. As obras t\u00e9cnicas porque permitem explorar os m\u00e9todos e estruturas poss\u00edveis. E os livros n\u00e3o t\u00e9cnicos porque possibilitam ter uma vis\u00e3o de neg\u00f3cio mais profunda. Algumas refer\u00eancias s\u00e3o em ingl\u00eas, mas tamb\u00e9m h\u00e1 muitos t\u00edtulos em portugu\u00eas com conte\u00fados bastante enriquecedores.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Embora muitos autores considerem a Ci\u00eancia de Dados como a boa e velha Estat\u00edstica, o conceito ganhou novas interpreta\u00e7\u00f5es. Em meados de 2001, por exemplo, o cientista da computa\u00e7\u00e3o <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/William_S._Cleveland\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">William S. Cleveland<\/a> defendeu o uso do termo Ci\u00eancia de Dados para, de forma mais ampla, alcan\u00e7ar outras \u00e1reas.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Dessa maneira, voc\u00ea ver\u00e1 que \u00e0 medida que estuda para ser um bom cientista de dados, ter\u00e1 pela frente muitas refer\u00eancias. Neste conte\u00fado, trouxemos algumas contribui\u00e7\u00f5es. Veja, portanto, nossas dicas de livros que todo cientista de dados precisa ler.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\"><p>VEJA TAMB\u00c9M&nbsp;<\/p><p><a href=\"https:\/\/coodesh.com\/blog\/candidates\/data-science\/data-science\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Reveja o talk sobre a carreira de cientista de dados&nbsp;<\/a><\/p><\/blockquote>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\ud83d\udcda Bandit Algorithms for Website Optimization<\/h2>\n\n\n\n<p>O livro <strong>editado em ingl\u00eas<\/strong> est\u00e1 na lista dos que devem ser lidos por cientistas de dados porque explora os principais algoritmos de otimiza\u00e7\u00e3o de sites e a realiza\u00e7\u00e3o de testes A\/B. Al\u00e9m disso, ele trabalha com v\u00e1rios exemplos de <a href=\"https:\/\/coodesh.com\/blog\/candidates\/carreiras\/python-para-data-science-a-linguagem-mais-utilizada-na-area\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">c\u00f3digo em Python<\/a>, que \u00e9 a linguagem mais usada em Ci\u00eancia de Dados.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>Autor: John Myles White<\/li><li>Editora: O&#8217;Reilly Media<\/li><li>Lan\u00e7amento: 2012&nbsp;<\/li><li>N\u00famero de p\u00e1ginas: 88<\/li><li>Pre\u00e7o estimado: 19 d\u00f3lares&nbsp;<\/li><\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\ud83d\udcda Building Data Science teams<\/h2>\n\n\n\n<p>Com a Ci\u00eancia de Dados em crescimento, \u00e9 importante ter times capacitados para saberem lidar com as atualiza\u00e7\u00f5es e as novas tend\u00eancias, al\u00e9m de garantir um alto desempenho nas pesquisas e entregas. Neste livro, com edi\u00e7\u00e3o em ingl\u00eas, <strong>o autor explica como montar uma equipe de Data Science<\/strong> para atender \u00e0s necessidades do mercado.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>Autor: DJ Patil<\/li><li>Editora: Radar<\/li><li>Lan\u00e7amento: 2011&nbsp;<\/li><li>N\u00famero de p\u00e1ginas: 30<\/li><li>Pre\u00e7o estimado: download gratuito para Kindle&nbsp;<\/li><\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\ud83d\udcda Como mentir com estat\u00edsticas&nbsp;<\/h2>\n\n\n\n<p>O livro de Darrell Huff \u00e9 indicado n\u00e3o apenas para cientistas de dados, mas tamb\u00e9m <strong>para todos aqueles que querem ampliar a vis\u00e3o sobre as interpreta\u00e7\u00f5es de pesquisas<\/strong>, cuja fidelidade \u00e0 realidade \u00e9 controversa. Ele foi publicado em 1954 pela primeira vez e relan\u00e7ado em 2016 com um olhar quase subversivo. Escrito em portugu\u00eas, \u00e9 uma \u00f3tima dica para quem \u00e9 Data Scientist.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>Autor: Darrell Huff<\/li><li>Editora: Intr\u00ednseca<\/li><li>Lan\u00e7amento: 2016&nbsp;<\/li><li>N\u00famero de p\u00e1ginas: 143<\/li><li>Pre\u00e7o estimado: R$ 130,00&nbsp;<\/li><\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\ud83d\udcda Data Science do zero: no\u00e7\u00f5es fundamentais com Python<\/h2>\n\n\n\n<p>Entre os livros que todo cientista de dados precisa ler, este aqui (com edi\u00e7\u00e3o em portugu\u00eas) \u00e9 leitura obrigat\u00f3ria. Ele explica a din\u00e2mica das ferramentas e algoritmos, al\u00e9m de dar dicas de opera\u00e7\u00f5es e estat\u00edsticas que fazem parte da rotina do cientista de dados. Outra vantagem \u00e9 que <strong>as dicas s\u00e3o voltadas para Python 3.6,<\/strong> tornando a leitura ainda mais atual.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>Autor: Joel Grus<\/li><li>Editora: Alta Books<\/li><li>Lan\u00e7amento: 2021&nbsp;<\/li><li>N\u00famero de p\u00e1ginas: 416<\/li><li>Pre\u00e7o estimado: R$ 60,00&nbsp;<\/li><\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\ud83d\udcda Data Science para neg\u00f3cios: o que voc\u00ea precisa saber sobre minera\u00e7\u00e3o de dados e pensamento anal\u00edtico de dados&nbsp;<\/h2>\n\n\n\n<p>O livro desperta para uma vis\u00e3o anal\u00edtica de neg\u00f3cios, possibilitando que voc\u00ea extraia o conhecimento necess\u00e1rio a partir de dados levantados. Assim, a leitura te ajuda a ter subs\u00eddios para criar estrat\u00e9gias de crescimento no neg\u00f3cio. Ali\u00e1s, <strong>o livro tem uma das melhores pontua\u00e7\u00f5es na Amazon.&nbsp;<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>Autores: Tom Fawcett e Foster Provost<\/li><li>Editora: Alta Books<\/li><li>Lan\u00e7amento: 2018&nbsp;<\/li><li>N\u00famero de p\u00e1ginas: 575<\/li><li>Pre\u00e7o estimado: R$ 55,00&nbsp;<\/li><\/ul>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\"><p>CONFIRA TAMB\u00c9M&nbsp;<\/p><p><a href=\"https:\/\/coodesh.com\/blog\/candidates\/carreiras\/12-melhores-escolas-para-fazer-cursos-em-ciencia-de-dados\/\">12 melhores escolas para fazer cursos em Ci\u00eancia de Dados<\/a><\/p><\/blockquote>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\ud83d\udcda Dataclisma &#8211; quem somos quando achamos que ningu\u00e9m est\u00e1 vendo&nbsp;<\/h2>\n\n\n\n<p>Entre os livros que todo cientista de dados precisa ler est\u00e1 o Dataclisma, que \u00e9 uma cr\u00edtica ao uso de dados em \u00e9poca de exposi\u00e7\u00e3o de dados pessoais na web. <strong>Atrav\u00e9s da an\u00e1lise de um site de relacionamentos<\/strong>, o livro mostra como as organiza\u00e7\u00f5es usam nossos perfis para nos espionar, contratar, demitir ou nos empurrar produtos e servi\u00e7os.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>Autor: Christian Rudder<\/li><li>Editora: Best Seller<\/li><li>Lan\u00e7amento: 2015&nbsp;<\/li><li>N\u00famero de p\u00e1ginas: 369<\/li><li>Pre\u00e7o estimado: R$ 29,00&nbsp;<\/li><\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\ud83d\udcda Introduction to Algorithmic Marketing: Artificial Intelligence for Marketing Operations<\/h2>\n\n\n\n<p>O livro em quest\u00e3o tamb\u00e9m <strong>fornece uma excelente vis\u00e3o de neg\u00f3cio.<\/strong> Afinal, ele resume cases de empresas de tecnologia, publicidade e varejo que usaram machine learning e teoria econ\u00f4mica. \u00c9 ideal, portanto, para quem trabalha com data science em e-commerce e quer aprender mais sobre marketing algor\u00edtmico.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>Autor: Ilya Katsov<\/li><li>Editora: Ilya Katsov<\/li><li>Lan\u00e7amento: 2017<\/li><li>N\u00famero de p\u00e1ginas: 508<\/li><li>Pre\u00e7o estimado: R$ 152,00&nbsp;<\/li><\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\ud83d\udcda Introduction to Machine Learning with Python: a guide for data scientists&nbsp;<\/h2>\n\n\n\n<p>O livro (com vers\u00e3o em ingl\u00eas) \u00e9 bastante did\u00e1tico e ensina maneiras pr\u00e1ticas de criar suas pr\u00f3prias solu\u00e7\u00f5es de machine learning. Se voc\u00ea j\u00e1 usa a linguagem Python, melhor ainda. Enfim, <strong>a leitura lhe ajudar\u00e1 a entender conceitos e aplica\u00e7\u00f5es fundamentais de machine learning<\/strong>, algoritmos, dados processados e m\u00e9todos de avalia\u00e7\u00e3o de modelos e par\u00e2metros.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>Autor: Sarah Guido<\/li><li>Editora: O&#8217;Reilly Media<\/li><li>Lan\u00e7amento: 2016<\/li><li>N\u00famero de p\u00e1ginas: 402<\/li><li>Pre\u00e7o estimado: R$ 70,00&nbsp;<\/li><\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\ud83d\udcda Lean Analytics: use data to build a better startup faster<\/h2>\n\n\n\n<p>O livro editado em ingl\u00eas \u00e9 fortemente recomendado para analistas de dados que querem ser empreendedores, fundando sua primeira startup. Mas <strong>a leitura tamb\u00e9m \u00e9 v\u00e1lida para os intraempreendedores<\/strong> que buscam implementar mudan\u00e7as internas na organiza\u00e7\u00e3o. O livro traz 30 estudos de caso para fazer voc\u00ea refletir e colocar o conhecimento em pr\u00e1tica.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>Autores: Alistair Croll e Benjamin Yoskovitz<\/li><li>Editora: O&#8217;Reilly Media<\/li><li>Lan\u00e7amento: 2013<\/li><li>N\u00famero de p\u00e1ginas: 409<\/li><li>Pre\u00e7o estimado: R$ 127,00&nbsp;<\/li><\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\ud83d\udcda M\u00e3os \u00e0 obra: aprendizado de m\u00e1quina com Scikit-Learn, Keras &amp; TensorFlow<\/h2>\n\n\n\n<p>Com o avan\u00e7o do machine learning e Data Science, os desenvolvedores devem estar preparados para criar aplica\u00e7\u00f5es capazes de aprender com dados. Portanto, <strong>o livro apresenta exemplos pr\u00e1ticos de como criar programas com as estruturas Scikit-Learn &amp; TensorFlow<\/strong>, ambas de Python, levando o leitor \u00e0 condi\u00e7\u00e3o de criar mais intuitivamente suas solu\u00e7\u00f5es.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>Autor: Aur\u00e9lien G\u00e9ron<\/li><li>Editora: Alta Books<\/li><li>Lan\u00e7amento: 2020<\/li><li>N\u00famero de p\u00e1ginas: 640<\/li><li>Pre\u00e7o estimado: R$ 99,00&nbsp;<\/li><\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\ud83d\udcda Moneyball: o homem que mudou o jogo<\/h2>\n\n\n\n<p>A obra que <strong>inspirou o filme hom\u00f4nimo<\/strong>, com os atores Brad Pitt e Jonah Hill, conta a hist\u00f3ria de um time de beisebol fracassado, mas que se reergueu com Billy Beane \u00e0 frente. Um amplo conhecedor de matem\u00e1tica, ele usou estat\u00edsticas para definir o comportamento dos jogadores, o sucesso das jogadas e os pr\u00f3ximos passos a serem tomados para chegar em primeiro lugar. Portanto, o livro \u00e9 uma met\u00e1fora de como os neg\u00f3cios podem brilhar com o uso inteligente dos dados.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>Autor: Michael Lewis<\/li><li>Editora: Intr\u00ednseca<\/li><li>Lan\u00e7amento: 2015<\/li><li>N\u00famero de p\u00e1ginas: 351<\/li><li>Pre\u00e7o estimado: R$ 125,00&nbsp;<\/li><\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\ud83d\udcda Product-led growth&nbsp;<\/h2>\n\n\n\n<p>O livro promete revolucionar o modo como as startups desenvolvem e vendem seus produtos e servi\u00e7os. O autor explica como \u00e9 poss\u00edvel fazer com que o produto se venda sozinho. Al\u00e9m disso, <strong>economizar de 3 a 6 meses de desenvolvimento, obtendo resultados mais r\u00e1pido.<\/strong> Portanto, \u00e9 ideal para fornecer uma vis\u00e3o de neg\u00f3cio ao cientista de dados.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>Autor: Wes Bush<\/li><li>Editora: Product-Led Institute<\/li><li>Lan\u00e7amento: 2019<\/li><li>N\u00famero de p\u00e1ginas: 278<\/li><li>Pre\u00e7o estimado: R$ 160,00&nbsp;<\/li><\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\ud83d\udcda Python para an\u00e1lise de dados: tratamento de dados com Pandas, NumPy e IPython<\/h2>\n\n\n\n<p>Esse t\u00edtulo tamb\u00e9m est\u00e1 presente na lista de livros que todo cientista de dados precisa ler porque traz dicas pr\u00e1ticas de como usar a vers\u00e3o de Python 3.6 e as atualiza\u00e7\u00f5es de Pandas, NumPy e IPython para voc\u00ea resolver um conjunto de problemas com mais rapidez e efici\u00eancia. <strong>O livro traz ainda v\u00e1rios estudos de caso <\/strong>para o leitor visualizar como encaixar isso em sua viv\u00eancia di\u00e1ria com Data Science.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>Autor: Wes Bush<\/li><li>Editora: Novatec<\/li><li>Lan\u00e7amento: 2019<\/li><li>N\u00famero de p\u00e1ginas: 668<\/li><li>Pre\u00e7o estimado: R$ 85,00&nbsp;<\/li><\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\ud83d\udcda Storytelling com Dados<\/h2>\n\n\n\n<p>Este livro n\u00e3o pode faltar nesta sele\u00e7\u00e3o. Afinal, ele trata da apresenta\u00e7\u00e3o dos dados. Isso porque <strong>a visualiza\u00e7\u00e3o de dados eficaz pode fazer toda a diferen\u00e7a na hora de fazer uma apresenta\u00e7\u00e3o<\/strong> ao gestor, propor um novo projeto ou levantar recursos para uma institui\u00e7\u00e3o. Portanto, o livro \u00e9 ideal para quem deseja comunicar suas constata\u00e7\u00f5es a partir da Ci\u00eancia de Dados.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>Autor: Cole Nussbaumer Knaflic<\/li><li>Editora: Alta Books<\/li><li>Lan\u00e7amento: 2019<\/li><li>N\u00famero de p\u00e1ginas: 256<\/li><li>Pre\u00e7o estimado: R$ 46,00&nbsp;<\/li><\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\ud83d\udcda The book of why &#8211; the new science of cause and effect<\/h2>\n\n\n\n<p>O livro do porqu\u00ea, como o pr\u00f3prio t\u00edtulo sugere, permite refletir sobre a causalidade. Afinal, uma cal\u00e7ada est\u00e1 molhada por causa de uma chuva ou de um borrifador. E, no \u00e2mbito mais complexo, qual \u00e9 o motivo de cura de uma doen\u00e7a. Portanto, <strong>o autor mostra sistematicamente a ess\u00eancia do pensamento humano<\/strong> e como isso \u00e9 a porta de entrada para a Intelig\u00eancia Artificial.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>Autores: Judea Pearl e Dana Mackenzie<\/li><li>Editora: Basic Books<\/li><li>Lan\u00e7amento: 2018<\/li><li>N\u00famero de p\u00e1ginas: 423<\/li><li>Pre\u00e7o estimado: R$ 155,00&nbsp;<\/li><\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Conclus\u00e3o&nbsp;<\/h2>\n\n\n\n<p>E, ent\u00e3o, gostou dessas dicas de livros que todo cientista de dados precisa ler? Com certeza, eles far\u00e3o de voc\u00ea um profissional com uma vis\u00e3o muito mais ampla do potencial que o Data Science pode oferecer.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Afinal, como lembramos inicialmente, <strong>esta \u00e1rea \u00e9 muito rica e permite uma s\u00e9rie de reflex\u00f5es em termos de algoritmos, estrat\u00e9gias, decis\u00f5es e novos rumos de neg\u00f3cios.&nbsp;<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Se voc\u00ea j\u00e1 \u00e9 Data Scientist e quer ficar por dentro da demanda desta carreira no mercado de trabalho, acompanhe as vagas anunciadas pela <a href=\"https:\/\/coodesh.com\/vagas\">Coodesh<\/a>.&nbsp;Somos uma <a href=\"https:\/\/coodesh.com\/\">plataforma de recrutamento tech<\/a> e valida\u00e7\u00e3o de profissionais de tecnologia para as empresas contratantes. Aproveite para fazer seu cadastro gratuito e testar nossa plataforma.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Ser cientista de dados \u00e9 ser um profissional voltado para o futuro. Afinal, o Data Science \u00e9 uma tend\u00eancia que veio para ficar. Seu crescimento \u00e9 certo. Ent\u00e3o, o bom mesmo \u00e9 se preparar para dar o melhor de si neste mercado. Nesse sentido, a produ\u00e7\u00e3o dos autores desta \u00e1rea n\u00e3o para. 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