Data Science é definitivamente uma das áreas mais quentes em todo mundo. Quase todas as empresas têm posições de Ciência de Dados abertas ou estão pensando em uma. Isso significa que é o melhor momento para se tornar um Cientista de Dados ou aprimorar suas habilidades, se você já é um e deseja subir de nível para cargos mais altos. Este post oferece 10 Sugestões de Livros Sobre Data Science Para Você Ler em 2020.

Nível Introdutório

Se você está apenas começando sua aventura em Data Science, tente definitivamente:

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Data Science from Scratch é o que o nome sugere: uma introdução à Data Science para iniciantes. Você nem precisa conhecer Python para começar.

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Se você é totalmente iniciante, mas gostaria de ir mais na direção de Machine Learning, Introduction to Machine Learning with Python é um livro para você. Também não supõe que você conheça Python. Mas se quiser aprender sobre a linguagem de programação, recomendamos Python Fundamentos Para Análise de Dados.

Nível Intermediário

Se você já leu 1 ou 2 livros de Ciência de Dados, fez 1 ou 2 projetos por conta própria e está acostumado a trabalhar um pouco com os dados, eis os livros que o levarão mais longe.

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O Python for Data Analysis é a maneira perfeita de conhecer melhor as bibliotecas principais em Python, como NumPy ou Pandas. É um passo a passo completo, começando também por lembrar como Python funciona.

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O Python Data Science Handbook também é um ótimo guia nas principais bibliotecas Python para análise de dados: NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn.

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Python Machine Learning está entre intermediário e especialista. Começa suavemente e prossegue para o avanço mais recente no aprendizado de máquina e no aprendizado profundo. Ótima leitura!

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O Python for Finance é uma leitura obrigatória se você gosta de Finanças e Ciência de Dados. Ele se concentra em como usar as ferramentas de Ciência de Dados para analisar os mercados financeiros e tem muitos ótimos exemplos que ilustram isso. É muito prático e também atrairá pessoas que não trabalham com finanças diariamente.

Especialista

Se você está se aproximando do nível de especialista, ler artigos científicos geralmente faz mais sentido do que ler livros. No entanto, também é hora de você estudar e implementar Deep Learning em suas soluções para ir além das estatísticas clássicas. Três referências fantásticas são:

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O Deep Learning with Python foi escrito pelo criador do Keras, uma das bibliotecas de aprendizado de máquina mais populares em Python. O livro começa suavemente, é muito prático, fornece trechos de código que você pode usar imediatamente e oferece muitas dicas úteis sobre o aprendizado profundo. 

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Deep Learning é uma referência incrível para algoritmos de Deep Learning, com muita Matemática. Ele não contém muito código, mas oferece excelentes ideias sobre como abordar problemas com o aprendizado de máquina, escrito por pioneiros do aprendizado profundo.

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Se você gosta de Matemática, vai adorar o livro Machine Learning: a Probabilistic Perspective. É um passeio pela Matemática por trás de todos os métodos de aprendizado de máquina. Você provavelmente não poderá lê-lo de uma só vez, mas é muito útil como referência na pesquisa em Machine Learning.

Leitura Obrigatória em Português

E claro, não poderia ficar de fora da lista o livro em português mais completo e único material de referência, em nosso idioma, sobre Deep Learning: Deep Learning Book. Um guia passo a passo com exemplos práticos e muita referência. Tudo 100% online, em português e gratuito. Clique e acesse:

Deep Learning Book

 

Referências:

Bibliografia Big Data e Data Science

Bibliografia Machine Learning e Inteligência Artificial

Data Science Books you should read in 2020