Review do livro Data Science do Zero

Review do livro “Data Science do Zero”

Primeiramente o livro nos traz um contexto de negócio, nos mostra qual é a empresa que vamos trabalhar e qual é o nosso produto, ai de cara percebemos que o conhecimento de negócio é muito importante para o cientista de dados.

No segundo capítulo temos uma revisão da linguagem Python , programação mais adequada para trabalhar com ciência de dados no momento em que o livro foi escrito. Depois o autor ensina a biblioteca matplotlib para criar alguns gráficos.

Neste livro, você aprenderá como os algoritmos e as ferramentas mais essenciais de data science funcionam ao implementá-los do zero.

Se você tiver aptidão para matemática e alguma habilidade para programação, o autor Joel Grus lhe ajudará a se sentir confortável com matemática e estatística nos fundamentos de data science. Você precisará iniciar como um cientista de dados com habilidades de hackers. Atualmente, a grande massa de dados contém respostas para perguntas que ninguém nunca pensou em perguntar. Este guia fornece o conhecimento para desenterrar tais respostas.

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Aprenda o básico de álgebra linear, estatística e probabilidade — e entenda como e quando eles são usados em data science;
Colete, explore, limpe, mude e manipule dados;
Vá fundo nos princípios do aprendizado de máquina;
Implemente modelos como k-vizinhos mais próximos, Naive Bayes, regressão logística e linear, árvores de decisão, redes neurais e agrupamentos;
Explore sistemas recomendados, processamento de linguagem natural, análise de rede, MapReduce e bases de dados.

A revisão de matemática base para ciência de dados abrange os seguintes assuntos:

Álgebra Linear,
Estatística,
Probabilidade e
Hipóteses.

O livro possui várias técnicas de ciência de dados: aprendizado de máquina, K-means, Bayes, árvores de decisão, redes neurais, agrupamentos (clustering), processamento de linguagem natural, sistemas de recomendação, bancos de dados relacionais/não-relacionais e MapReduce.

A abordagem usada para apresentar essas técnicas é “Faça você mesmo!” ou SVM (Se vira malandro), bem prático e didático não pode faltar na sua prateleira, segue link para comprar agora.

DEPOIMENTO:

“Joel lhe leva em uma jornada desde a curiosidade sobre dados até a completa compreensão de algoritmos que todo cientista de dados deveria ter.”
―Rohit Sivaprasad, Cientista de Dados na Soylen

Minha melhor aquisição do ANO… Além de dar noções de Programação, Probabilidade e Estatística e Banco de Dados ESPECIFICAMENTE PARA O TEMA ABORDADO (com exemplos e uma abordagem muito dinâmica) o autor se preocupou em abir os caminhos pra quem deseja aprofundar os conhecimentos na área. ÓTIMO LIVRO… Simplesmente sensacional !!!

Jonas Carvalho
A entrega foi super rápida já que em apenas 3 dias o livro já estava intacto na minha casa!

E ele é mesmo perfeito para quem quer entender Data Science. Primeiro ponto positivo é a leitura ser leve mesmo se tratando de um livro de programação. Em seguida, ele é super didático/explicativo e cheios de exemplos de aplicação – tudo na prática!
Eu super recomendo para aqueles que já conhecem a linguagem Python. Já aos que não, estes terão mais dificuldades porém não será um total empecilho pois existe uma introdução rápida no 2° capítulo, como também há toda uma rede online chamada INTERNET que nos ensina a linguagem, e de graça! 😉

Aliás… Outro ponto mais que positivo é a introdução à Python. Não enche linguiça e é extremamente competente no intuito de nos inserir o mais rápido possível na área de Data

Euripedes B C Neto
O autor conseguiu explanar sobre assuntos como Estatística, Machine Learning de forma simples e objetiva, como estudante de Engenharia, me ajudou com um trabalho de Inteligência Artificial (Backprogation). Para que gosta de gráficos, há uma explanação sobre o módulo Matplotlib, muito mais rápido e prático para quem precisa de dados de arquivos pesados como excel.

Alejandro Martínez Rivero
É um excelente livro para os que decidiram começar a andada no mundo da ciência dos dados. É um livro para iniciantes, sendo necessário, para dar continuação aos estudos, complementar com outros textos, materiais e livros do tema.