Carreira

6 títulos que são leitura obrigatória para Cientistas de Dados

Livros abrangem assuntos como estatística para programadores, Machine Learning, Deep Learning, algoritmos, entre outros

ideias saindo de cabeças

Conhecimento nunca é demais, principalmente em campos de conhecimento como a ciência de dados, que contempla diversos temas como Big Data, Machine Learning e outros, que estão em constante transformação. Por isso, a Semantix, empresa especializada em Big Data, Inteligência Artificial, Internet das Coisas e Análise de dados, selecionou seis títulos de leitura que não podem faltar para um profissional dessa área aprimorar seu aprendizado. Os livros abrangem assuntos como estatística para programadores, Machine Learning, Deep Learning, algoritmos, entre outros. Confira:

  1. Data Analytics Made Accessible – Dr. Anil Maheshwari (autor)

Esse curto livro de 150 páginas apresenta os conceitos de Big Data e Data Analytics de maneira concisa, o que se traduz em uma boa primeira leitura para este universo.

  1. Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms – Shai Shalev-Shwartz e Shai Ben-David (autores)

Machine Learning é uma das áreas de mais rápido crescimento, com aplicações nos mais diferentes segmentos. Esse livro introduz o leitor à aprendizagem mecânica e aos paradigmas algorítmicos que oferece.

  1. Deep Learning – Ian Goodfellow, Yoshua Bengio e Aaron Courville (autores)

Essa publicação tem como objetivo ajudar alunos e profissionais a entrar no campo das aprendizagens mecânica em geral e do Deep Learning. A versão on-line do livro está completa e permanecerá disponível gratuitamente.

  1. Machine Learning Yearning – Andrew Ng (autor)

Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning estão transformando inúmeras indústrias, e decisões práticas e assertivas são essenciais para construir um sistema de aprendizado de máquina. Esse livro vai te ajudar nisso!

  1. Foundations of Data Science – Avrim Blum, John Hopcroft e Ravindran Kannan (autores)

A publicação apresenta a teoria que provavelmente será útil nos próximos 40 anos, no que diz respeito ao uso de computadores para entender e extrair informações relevantes de dados provenientes de aplicativos.

  1. Doing Data Science: Straight Talk from the Frontline – Cathy O’Neil and Rachel Schutt (autores)

Esse livro tem como proposta apresentar tudo que você precisa saber para usar os dados a seu favor na hora de montar sua estratégia de negócio, inspirado em aulas de ciência de dados da Columbia University’s.

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