Os 10 principais livros de análise de dados para ler para começar sua jornada

Você sabia que enviamos e recebemos aproximadamente 18,1 milhões de mensagens por minuto em todo o mundo e assistimos a 4,5 milhões de vídeos do YouTube em um minuto? Para simplificar, geramos cerca de 2,5 quintilhões de bytes de dados por dia !

Com o aumento da pilha de dados a cada segundo, naturalmente, cria-se uma demanda por um profissional que possa analisá-los e torná-los compreensíveis. Tal profissional é um analista de dados que traduz números, estatísticas, números etc., em uma forma compreensível.

Para aspirantes a analistas de dados, é crucial entender os fundamentos da análise de dados, e que melhor maneira de fazer isso do que lendo? Faça uma desintoxicação digital com esses livros de análise de dados antes de iniciar sua jornada. Esta lista abrange dez livros de análise de dados de leitura obrigatória, incluindo IA, Python, Big Data, aprendizado de máquina, etc.

Os 10 principais livros de análise de dados

Análise de dados tornada acessível, escrita pelo Dr. Anil Maheshwari

Publicado em 2014, o livro aborda vários tópicos importantes, como inteligência artificial, privacidade de dados, etc., e oferece conselhos de carreira em ciência de dados. O que torna este livro ainda mais interessante é a sua organização. O livro tem uma estrutura orgânica, assim como um curso introdutório em sua faculdade. Além da sinopse de alto nível dos conceitos importantes, este livro abrange ainda:

• Estudos de caso que podem ser realizados em seu portfólio
• Exemplos do mundo real usando a análise de dados
• Tutoriais Python e R feitos para iniciantes
• Um conjunto de perguntas de revisão para ajudar os alunos a verificar seu crescimento

Too Big to Ignore: The Business Case for Big Data, escrito por Phil Simon

Este é um dos clássicos dos livros de análise de Big Data. O autor selecionou o conteúdo com exemplos da vida real extraídos de aplicativos de Big Data no governo local e empresas privadas para explicar que Big Data é crucial. No conteúdo, Phil Simon explorou o aumento do uso de Big Data nos últimos tempos, simplificou o conteúdo e o tornou compreensível usando estudos de caso. Este livro está nesta lista por causa de sua fácil leitura e implementação cristalina de Big Data na vida real.

Inteligência Artificial: Um Guia para Pensar Humanos, escrito por Melanie Mitchell

O livro explora a turbulenta história da inteligência artificial, seu sucesso e até mesmo os medos que cercam seu surgimento. Este livro é uma leitura obrigatória para analistas de dados porque Mitchell levantou muitas questões urgentes relacionadas à IA em todo o conteúdo, o que leva o leitor a pensar se deve se preocupar com essa descoberta. Outra razão para mergulhar neste livro é a clara diferenciação entre o hype e as conquistas reais da inteligência artificial enquanto tecem narrativas sobre a ciência e as pessoas por trás dela.

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Estatísticas nuas: tirando o pavor dos dados, escrito por Charles Wheelan

Se você está procurando uma nova perspectiva sobre as estatísticas que aprendeu até agora, este é o livro a ser escolhido. Mergulhe neste livro se os conceitos matemáticos forem algo que você deve evitar se apresentados como sequências de símbolos e números. Neste livro, o autor explicou os principais conceitos estatísticos como regressão, correlação etc., em um estilo divertido e esclarecedor. O autor definiu com humor porque você deve aprender estatística não simplesmente porque você é um profissional, mas sim um plebeu.

Python para Análise de Dados, escrito por Wes McKinney

Este é um livro ideal para aprender conceitos complexos de Python se você é novo em Python. O livro oferece uma oportunidade de aprendizado sobre como realizar operações em conjuntos de dados Python, incluindo processamento, manipulação de dados, processamento e limpeza. Este livro também fornece conhecimento sobre a criação de visualizações interativas e estáticas combinadas com um tesouro da biblioteca Python.

SQL QuickStart Guide: O guia simplificado para iniciantes para gerenciar, analisar e manipular dados com SQL, escrito por Walter Shields

Este livro apresenta Structured Query Language ou SQL, uma das ferramentas mais comuns para análise de dados. Este livro está em nossa lista dos 10 principais livros de analistas de dados porque:

• Ele dá acesso a aplicativos de navegador SQL e bancos de dados de amostra, ajudando os alunos a colocar sua teoria em ação.
• Acesso vitalício a várias ferramentas digitais, onde guias de referência e manuais são apenas alguns deles.
• Ensina o uso de SQL para comunicação com bancos de dados relacionais.
• Fornece conselhos aos alunos sobre a maneira correta de apresentar as habilidades de SQL recém-adquiridas aos seus empregadores.

Principais habilidades de ciência de dados para aprender

Criando valor com análise de mídia social: gerenciando, alinhando e minerando texto de mídia social, redes, ações, localização, aplicativos, hiperlinks, multimídia e dados de mecanismos de pesquisa, escritos por Gohar F Khan

Isso é ideal se você estiver procurando por livros de analistas de dados que o ensinarão sobre o uso ideal de dados em plataformas de mídia social. O autor explicou as teorias, estratégias, conceitos e técnicas por trás da geração de leads nas mídias sociais. O livro também oferece uma perspectiva de como as empresas podem aumentar a fidelidade do cliente, aumentar o tráfego de suas páginas da web e o que ter em mente antes de tomar decisões vitais de negócios. O livro oferece tutoriais, ferramentas e estudos de caso que são frutíferos para as marcas e leitura obrigatória para iniciantes porque conceitos complexos de análise de mídia social são descritos com simplicidade.

Desenvolvendo Talento Analítico: Tornando-se um Cientista de Dados, escrito por Vincent Granville

Este livro é uma leitura obrigatória para analistas de dados iniciantes que buscam uma perspectiva sobre o desenvolvimento de análises detalhadas para atender aos objetivos de negócios. Granville explicou os principais aspectos da ciência de dados e as habilidades necessárias para adquiri-los. Além disso, este livro oferece as perguntas necessárias para quebrar sua entrevista de emprego, amostras de currículo, instâncias de anúncios de emprego e pesquisas salariais.

Medicina profunda: como a inteligência artificial pode tornar a saúde humana novamente, escrito por Eric Topol

O livro explora o potencial da inteligência artificial para revolucionar o mundo médico. Ele descreve como a IA pode capacitar médicos e médicos metamorfoseando tudo o que fazem – desde escanear ou diagnosticar doenças até sugerir tratamentos e até mesmo tomar notas. Este livro não apenas explica como reduzir os custos médicos, mas também como reduzir significativamente as taxas de mortalidade. Estudantes de medicina inclinados à análise de dados devem escolher este livro.

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Armas de destruição da matemática: como o big data aumenta a desigualdade e ameaça a democracia, escrito por Cathy O'Neil

O último livro da nossa lista dos dez principais livros de análise de dados é um livro de O'Neil, que abre portas para os lados mais sombrios dos dados. Explica a potência e o potencial dos dados para funcionar como instrumento de uso irresponsável. Este livro adverte sobre o uso imprudente de dados que descrevem os resultados de decisões feitas por máquina e cutuca a mente do leitor sobre o poder dos algoritmos para reforçar a discriminação. Embora nem todos os leitores estejam na mesma página que o autor, este livro é uma leitura obrigatória para a conscientização, restringindo seu uso para garantir benefícios por meio do uso responsável.

Comece sua carreira em ciência de dados com upGrad

A tomada de decisão é uma habilidade importante do analista de dados que você pode aprender com o upGrad. O Programa de Certificação Profissional do upGrad em Ciência de Dados e Análise de Negócios é oferecido em parceria com a Universidade de Maryland, onde você tem a oportunidade de aprender habilidades como estatísticas, resolução de problemas, análise preditiva e muito mais. Veja alguns destaques do curso:

• Mais de 400 horas de aprendizado
• Mais de 100 horas de sessões ao vivo
• 1 projeto Capstone de sua escolha de domínio
• Mais de 20 tarefas e estudos de caso
• Oportunidade de ganhar bolsa de jovens talentos no valor de 50k