Aqui estão algumas dicas de livros não apenas para Cientistas de Dados, mas para qualquer profissional interessando em desenvolver habilidades complementares.

Alguns livros são mais técnicos, enquanto outros são mais divertidos, mas temos certeza que você encontrará o seu livro ideal aqui. Os livros são excelentes e são todos em inglês.

Ahh, não sabe inglês? Ok, aproveite a oportunidade e estude o idioma também.

Mas se preferir títulos em português, na seção de referências ao final do post tem algumas dicas para você.

Boa leitura!

1. Artificial Intelligence: A Guide for Thinking Humans

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Recomendamos este livro não apenas para Cientistas de Dados, mas para qualquer pessoa interessada em IA e em seus resultados futuros. Para um livro voltado para o público em geral, ele dedica muito tempo aos detalhes da visão computacional e como os computadores “pensam”, fornecendo uma visão clara e ampla sobre o assunto. Ele também aborda as perspectivas da IA para o futuro e o que você pode esperar para os próximos anos. O potencial da IA às vezes pode nos assustar, mas também tendemos a superestimar seu progresso nos últimos anos.

2. Statistics: a Very Short Introduction

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Este livro é especialmente útil se você é um Cientista de Dados com experiência em TI ou negócios e deseja entender os conceitos básicos de técnicas estatísticas sem entrar em detalhes. Abrange o básico, desde distribuições de probabilidade até análise de regressão e árvores de decisão. Como o nome diz, é bastante curto e você deve levar poucos dias para ler. 

3. Lean Analytics

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Este livro é especialmente recomendado se você começou a trabalhar com dados bem recentemente, ou ainda está iniciando o seu aprendizado e deseja desenvolver seu potencial em relação aos dados. Ele ajuda a definir as métricas mais importantes para sua empresa, dependendo do modelo de negócio e como otimizá-las, sem se afogar em uma pilha de métricas não usuais. 

4. The Man Who Solved the Market

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Um livro não técnico, conta a história de Jim Simons, um matemático que começou a usar estatísticas para negociar ações, em uma época em que todo mundo no mercado usava apenas instintos e análises fundamentais tradicionais. Obviamente, todo mundo ficou cético em relação a seus métodos, mas depois de anos gerenciando seu fundo de investimentos e obtendo resultados surpreendentes, as pessoas acabaram cedendo e começaram a reconhecer o poder dos chamados quant hedge funds, que desempenham um papel enorme no setor financeiro nos dias atuais.

5. The Business Forecasting Deal

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Uma cartilha sobre a arte da previsão de negócios, uma das maneiras mais tradicionais de usar dados e estatísticas em aplicativos de negócios. Realmente ajuda se você tem algum conhecimento sobre estatísticas e séries temporais e precisa fazer previsões no trabalho, como prever receita. Abrange o básico e os mitos, com uma abordagem muito prática (embora as técnicas apresentadas possam ser consideradas antiquadas, elas geralmente funcionam surpreendentemente bem nesse domínio, em comparação às técnicas de aprendizado de máquina).

6. Storytelling with Data

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Um item obrigatório para quem precisa usar números no trabalho para vender uma ideia, apresentar resultados ou contar uma história. É mais adequado para analistas de negócios, mas os Cientistas de Dados também podem se beneficiar disso, aprendendo técnicas de visualização de dados que os ajudarão a mostrar os resultados do modelo, visualizar e plotar melhor os dados. Esse é o tipo de livro para o qual você volta o tempo todo para revisar conceitos importantes.

7. The Book of Why

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Muitas vezes nos dizem que “a correlação não implica causalidade”. Quando você pensa sobre isso, no entanto, o conceito de causalidade não é muito claro: o que exatamente isso significa? Este livro conta a história de como vemos a causalidade de uma perspectiva filosófica e, em seguida, apresenta as ferramentas e modelos matemáticos para entendê-la. Isso mudará a maneira como você pensa sobre causa e efeito.

8. Moneyball

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Esta é a história de Billy Beane e Paul DePodesta, que foram capazes de levar o Oakland Athletics, um pequeno time de beisebol, através de uma excelente campanha na Major League Baseball, escolhendo jogadores negligenciados baratos. Como eles fizeram isso? Usando dados. Isso mudou a maneira como as equipes escolhem seus jogadores, o que anteriormente era feito exclusivamente por olheiros e seus instintos. A história também inspirou um filme com o mesmo nome e ambos são magníficos.

9. Data Strategy

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Este é um livro mais voltado para o lado comercial, e pode ser útil para gerentes executivos e até pessoas das áreas administrativas entenderem como desbloquear o poder dos dados em uma organização. Vai desde como extrair informações valiosas dos dados até como monetizá-las. Se você é um Cientista de Dados, isso pode ajudá-lo a ter uma visão mais ampla do seu papel na empresa e como você pode ajudá-lo a agregar valor usando os dados.

10. Feature Engineering for Machine Learning

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Embora a Engenharia de Recursos seja uma das etapas mais importantes no fluxo de trabalho da Ciência de Dados, às vezes ela é ignorada. Este livro é uma boa visão geral desse processo, incluindo técnicas detalhadas, advertências e aplicações práticas. Ele vem com a explicação matemática e o código Python para a maioria dos métodos, portanto, você precisa de um conhecimento técnico razoável para seguir adiante. 

Equipe DSA

Referências:

Bibliografia Data Science e Big Data