Os 10 melhores livros de ciência de dados para ler em 2022

A digitalização rápida e a dependência da Internet são os agentes causadores de muitos profissionais de dados que estão lutando para gerenciar e usar. O campo em evolução da ciência de dados está bem equipado para acompanhar a enorme produção de dados e extrair valor disso.

A ciência de dados refere-se ao estudo do gerenciamento de pilhas de dados produzidos por meio de análise aprofundada, estruturação e integração em insights valiosos por meio de ferramentas de aprendizado de máquina e métodos de visualização. Ele usa algoritmos para construir modelos preditivos e implementá-los em dados não estruturados para resgatar informações.

Seguindo a inovação e a importância da ciência de dados, a ciência de dados deve ser o setor de trabalho mais procurado. Espera-se também expandir seu tamanho de mercado para US$ 322,9 bilhões até 2026 . Então, por que não iniciar sua carreira em ciência de dados agora?

Nossas recomendações para os dez melhores livros de ciência de dados para iniciantes são essenciais para seguir em sua jornada para conseguir um emprego em ciência de dados!

Principais livros de ciência de dados

1. Ciência de Dados para Leigos por Lillian Pierson

À medida que a demanda por profissionais de ciência de dados cresce, mais e mais pessoas estão escolhendo cursos de ciência de dados para buscar uma posição no setor com grande crescimento futuro. Este livro é um dos recursos fundamentais usados ​​pelas pessoas para nutrir seus conceitos básicos de ciência de dados.

A ciência de dados para iniciantes é um começo rápido para as pessoas que estão entrando no curso e buscam uma mistura de fundamentos e conceitos avançados. O livro aborda a assimilação da ciência de dados, big data e engenharia de dados para reconhecer a tecnologia implementada para o gerenciamento eficaz de dados. Iniciantes podem escolher este para um avanço na ciência de dados.

2. Estatísticas de cabeça por Dawn Griffiths

Head First Statistics é uma excelente introdução à ciência de dados e seus aspectos estatísticos, incluindo lições de probabilidade, regressão, correlação e estatística inferencial. Assim como outras séries Head First, o livro prioriza manter o livro conversacional e fácil de ler. Por isso, é preferido por muitas pessoas como sua primeira visão sobre ciência de dados.

Para manter o livro abrangente, o uso de gráficos e diversos exemplos da vida real são incluídos para maior clareza e implementação de tópicos. O Head First Statistics é tudo o que um iniciante pode desejar em seu recurso para iniciantes em ciência de dados para um início fácil e informativo.

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3. Data Science do zero: primeiros princípios com Python por Joel Gurus

A ciência de dados do zero visa as estruturas centrais da ciência de dados e a torna abrangente para os leitores - Estatística e Matemática. Ele funciona junto com as ferramentas de ciência de dados mais básicas e narra sua implementação do zero com uma explicação dos princípios por trás dessas ferramentas.

Joel Gurus também enfatiza as habilidades de hacking essenciais para cientistas de dados por meio deste livro, enquanto estende a oportunidade de aprender mais sobre processamento natural e análise de rede para ampliar seu conhecimento em ciência de dados. Em resumo, ele contém todos os aspectos da ciência de dados em pedaços pequenos para uma narração rápida do que se espera do curso de ciência de dados.

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4. Estatísticas Práticas para Cientistas de Dados por Peter Bruce e Andrew Bruce

Estatísticas práticas para cientistas de dados é um ótimo começo para aspirantes a cientistas de dados que esperam encontrar uma visão geral da ciência de dados cobrindo amostragem, randomização, distribuição e outros conceitos de alto nível.

O livro contém pesquisas de modelos de ML, conceitos avançados e explicações completas sobre por que esses conceitos são relevantes para a ciência de dados. Embora as explicações e exemplos não sejam muito detalhados, o livro pode funcionar como uma referência fácil para uma rápida revisão do conceito.

5. Manual de Ciência de Dados Python por Jake VanderPlas

O livro enfatiza os conceitos de ciência de dados por meio do Python, que geralmente ajuda como uma ferramenta poderosa para trabalhar com muitos algoritmos de processamento de linguagem natural. O manual narra conceitos de NumPy, IPython e Jupyter para implementar um ambiente computacional adequado ao Python usando cientistas de dados.

O manual do Python pode não ser adequado para um novato em ciência de dados. Mas, programadores profissionais que desejam entrar no aprendizado de máquina por meio do Python podem optar por este livro.

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6. Narrativa com Dados por Cole Nussbaumer Knaflic

A obtenção de dados valiosos não é o único aspecto da ciência de dados, e este livro destaca um dos aspectos essenciais da ciência de dados: a visualização de dados. O livro segue um padrão de narrativa e gráficos extensos para explicar diversos conceitos.

O autor tentou manter o livro o mais abrangente possível para permitir que os usuários mergulhem em pontos essenciais ao invés de rodeios. No entanto, a leitura do livro prepara os candidatos para assumir conceitos críticos, como observação, análise de informações importantes, ferramentas de visualização, etc.

7. Uma Introdução à Aprendizagem Estatística por Trevor Hastie, Gareth James, Robert Tibshira e Daniela Witten

O livro contém uma compreensão aprofundada das ferramentas necessárias para lidar com estruturas complexas de ciência de dados escritas por um grupo de especialistas. Cada capítulo fornece uma técnica útil de modelagem e previsão para os aplicativos relevantes.

Ele apresenta exemplos do mundo real para manter a identificação enquanto estende diversos métodos de implementação de análise para simplificar o processo para os leitores com fácil aplicação.

8. R para Ciência de Dados por Hardley Wickham

O livro é uma excelente combinação de conceitos fundamentais e avançados de ciência de dados. Os estágios iniciais apresentarão aos leitores os conceitos básicos e, à medida que se avança no capítulo, os conceitos se tornam complexos.

O R for Data Science compila conceitos e o motivo por trás de sua implementação para um entendimento completo. Ele também abrange os aspectos práticos de negócios da ciência de dados, o que é bastante relevante no atual setor de ciência de dados.

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9. Fazendo Ciência de Dados por Cathy O'Neil

Este livro é uma excelente introdução à ciência de dados com a presença de métodos, modelos e algoritmos confiáveis, estendendo sua implementação correta. Ele explora tópicos como regressão logística, algoritmos, inferência estatística, engenharia de dados e visualização de dados para um domínio significativo dos principais conceitos de ciência de dados.

Os alunos podem incluir isso em seus recursos de estudo de ciência de dados para entender melhor os conceitos de ciência de dados.

10. Reconhecimento de padrões e aprendizado de máquina por Christopher Bishop

Reconhecimento de padrões e aprendizado de máquina é um livro obrigatório para aspirantes a ciência de dados de todos os níveis. O livro fornece informações detalhadas sobre os conceitos de ciência de dados por meio do uso extensivo de imagens e gráficos coloridos para envolver os leitores.

Ele explica completamente os conceitos de aprendizado de máquina e seus recursos analíticos por meio de análises detalhadas. É um começo excepcional para sua carreira em ciência de dados.

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Amplie seus horizontes de ciência de dados com certificação profissional

Além de recursos de estudo confiáveis ​​para autoestudo, um curso de certificação profissional em ciência de dados pode trazer inúmeras oportunidades para você. Programa de Certificado de Análise de Dados do upGrad , pode ser um divisor de águas para os aspirantes a ciência de dados!

O programa abrange pré-requisitos essenciais, fundamentos e conceitos avançados de ciência de dados, concluídos por projetos Capstone em tempo real para uma compilação teórica e prática equilibrada de habilidades em ciência de dados. O suporte estendido do upGrad por meio de orientação especializada, orientação profissional e suporte ao aluno são alguns outros recursos que tornam este programa superior a qualquer outro disponível.

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Conclusão

A extensa estrutura do curso de ciência de dados pode sobrecarregar os alunos por meio de cronogramas de cursos elaborados e agitados. Optar pelo material de aprendizado certo pode simplificar sua jornada de aprendizado em ciência de dados. Estes são alguns dos melhores livros de ciência de dados disponíveis para iniciantes , contendo conceitos fundamentais de ciência de dados. Enquanto os alunos são estimulados a escolher as edições avançadas para obter proficiência mais rapidamente, é vital entender seu nível de habilidade e obter recursos de aprendizado.