11 de Fevereiro de 2019
Dados

5 livros para quem quer ingressar na área de dados

Não são só cursos que podem te ajudar a ingressar na área de dados, livros também são importantes para quem está começando

Por que, em pleno século XXI, você iria ler um livro sobre um assunto que muda praticamente todos os dias? É o que você pode estar se perguntando ao ver essa lista com dicas de livros para quem quer ingressar na área de dados. Acontece que toda a prática vem acompanhada de uma teoria, e essas teorias nos ajudam a compreender melhor os processos, a história e a construção de algo como, por exemplo, ciência de dados.

Em nossa enxuta seleção, mesclamos livros mais teóricos e técnicos com livros mais leves e descontraídos. Todos, no entanto, são livros que não requerem conhecimento prévio na área de ciências de dados e podem fornecer uma base sólida não só para compreender o que é Data Science, mas também para estimular o pensamento analítico e conseguir aplicar técnicas, ferramentas e linguagens que envolvem a área de dados.

Data Science do Zero – Primeiras regras com Python (ed. O’Reilly)

Joel Grus, um engenheiro de software do Google, leva o leitor em uma imersão no universo da Ciência de Dados e das áreas de conhecimento que lhe deram origem: álgebra linear, estatística, Big Data e Inteligência Artificial. O livro, focado em iniciantes, ensina como funcionam as ferramentas e algoritmos mais usados em data science e como implementá-los do zero. De quebra, o livro também acompanha um curso intensivo de Python.

A lógica do cisne negro (ed. Best Seller)

Um livro divertido e cheio de passagens bem humoradas que traz aplicações matemáticas e estatísticas para a vida real com histórias e anedotas palpáveis e às vezes filosóficas. Apesar da temática do livro não tratar de forma abrangente Data Science, ele foca nos chamados Outliers, que são dados totalmente fora da curva e que se diferenciam muito dos outros. O autor defende que este grupo de dados é muito mais comum do que aqueles sob os quais temos controle e traz uma nova abordagem sobre como lidar com o inesperado.

Data Science para Negócios (ed. Alta Books)

Longe de ser um guia somente técnico, este livro escrito pelos especialistas Foster Provost e Tom Fawcett apresenta os fundamentos básicos de Data Science ao mesmo tempo que mostra como distinguir quais dados são comercialmente valiosos e úteis. O guia também ajuda a entender melhor o conceito e algumas técnicas de mineração de dados.

Big Data – como extrair volume, variedade, velocidade e valor da avalanche de informação cotidiana (ed. Elsevier)

Quais os impactos da grande quantidade de dados que temos hoje na economia, na ciência e na sociedade? Essa a pergunta explorada no livro Big Data. O livro traz exemplos de situações reais e simples, como o aumento de passagens de avião, para falar sobre a influência de grandes bancos de dados em nosso comportamento, comparando o Big Data a uma revolução semelhante ao que foi a chegada da internet. Os autores se debruçam para explicar aos leitores o que é Big Data, como ele muda nossas vidas e mudará ainda mais, e quais são os perigos que podemos esperar dessa nova era. Um livro recomendado não só para quem está iniciando na área de dados, mas também para aqueles que são comente curiosos.

Introdução à ciência de dados – mineração de dados e big data (ed. Elsevier)

Similar ao livro anterior, este também mergulha nos questionamentos sobre como a ciência de dados influencia nosso cotidiano, mas dedica menos páginas a análises e é mais focado em conceitos, técnicas e prática. O livro é dividido em uma parte teórica e outra prática. A primeira aborda modelos pré-relacionais, relacionais e pós-relacionais, como NoSQL, processos de transformação de dados, armazenamento analítico, como o Data Warehouse, e HDFS, sem deixar de tratar de maneira clara a Mineração de Dados e outras técnicas analíticas. Na segunda parte, o leitor se depara com instruções de como aplicar os conceitos previamente vistos.

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