6 Livros De Data Science Que Transformarão Você Em Um Cientista De Dados

dados em todo lugar hoje em dia. Por conta disso, muita gente quer aprender mais sobre data science e se tornar um cientista de dados. E não é um sonho inalcançável, pois há muitos recursos fantásticos disponíveis!

Escolher o melhor livro de ciência de dados a partir de uma enorme variedade de recursos pode ser um desafio. Se estiver apenas começando e quiser se envolver mais nessa área, nós listamos os melhores livros para você! E se você já tiver alguma experiência, também temos ótimas recomendações.

Vamos dar uma olhada nos seis livros de data science que reunimos para você. Você finalmente encontrou um guia de livros perfeito e completo para adicionar à sua lista de leitura!

Os melhores livros de data science para iniciantes

1- Doing Data Science: Straight Talk from the Frontline por Cathy O’Neil e Rachel Schutt

Doing Data Science: Straight Talk from the Frontline mostra como levar as suas habilidades em data science para o próximo nível. Os autores atuam na área de ciência de dados há anos. O conhecimento deles é evidente ao longo do livro, que é cheio de insights valiosos sobre tudo, de como trabalhar com big data a construir modelos para se comunicar com pessoas sem conhecimento técnico.

Cathy O’Neil fundou um dos primeiros hedge funds a operar com base em algoritmos. Após trabalhar como analista quantitativa em diversos hedge funds, ela se tornou professora de matemática na Barnard College. Ela também comanda a O’Neil Risk Consulting & Algorithmic Auditing LLC. Rachel Schutt tem Ph.D. em Estatística pela Stanford University e trabalhou como Estatística Sênior no Google, onde liderou diversos projetos de análise.

Por que você deveria ler este livro?

Ele fornece uma visão de dentro de como é ser um cientista de dados. Se você quer aprender sobre data science, mas acha que os livros dessa área são muito técnicos ou difíceis de entender, este livro é acessível e conta com exemplos da vida real.

Avaliações dos leitores:

“O livro é bem escrito e fornece bons insights de como formar uma base forte para expandir o seu conhecimento e experiência em análise e visualização de dados. Para realmente alcançar resultados que impactem significativamente as suas decisões, é preciso ter muito conhecimento e experiência. O livro é uma excelente fonte que traz uma abordagem positiva para aprender e executar técnicas de data science. Não concordo com tudo, mas, na minha opinião, o segredo do sucesso nessa área é evoluir as suas habilidades sempre considerando o trabalho de pessoas bem-sucedidas e dispostas a compartilhar seu conhecimento.”

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2- Practical Statistics for Data Scientists por Peter Bruce, Andrew Bruce e Peter Gedeck

Practical Statistics for Data Scientists cobre os conceitos essenciais de estatística sem entrar na teoria matemática por trás. O livro é muito fácil de ler e conta com exemplos reais, sendo uma escolha excelente para ensinar as pessoas sobre ciência de dados e aprendizado de máquina.

Além de ajudar os leitores a entender a matemática por trás de cada conceito, ele também fornece exemplos de códigos em R para que eles possam implementar esses conceitos em seus próprios projetos.

Os autores Peter Bruce e Andrew Bruce possuem uma vasta experiência trabalhando com data science. Os dois publicaram vários livros sobre diversos assuntos relacionados ao tema, sendo considerados especialistas no assunto. Peter Gedeck, o terceiro autor deste livro, é um cientista de dados experiente que trabalha nessa área há mais de 30 anos.

Por que você deveria ler este livro?

O livro fornece uma introdução aos conceitos estatísticos de ciência de dados. Com este excelente recurso, você pode aprender como pensar criticamente sobre dados e evitar erros comuns que podem acabar o colocando no caminho errado. Além disso, você pode descobrir novas formas de conduzir análises de dados exploratórias e encontrar verdadeiras jóias com este livro.

Avaliações dos leitores:

“O conteúdo é extremamente bem escrito; você aprenderá os fundamentos de data science e entenderá como os dados podem ser usados para modelar diferentes situações, bem como os métodos matemáticos/práticos para fazer isso.”

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3- The Art of Data Science por Roger Peng e Elizabeth Matsui

The Art of Data Science é um recurso valioso e uma excelente introdução que ajuda você a entender o básico de data science. Este livro é um ótimo passo a passo para iniciantes e ajuda os leitores a entender melhor a terminologia e os conceitos teóricos.

Este livro cobre o básico dos tópicos de data science. Em seguida, ele fornece exemplos reais que ajudam a demonstrar como o conceito de ciência de dados pode ser usado no cotidiano.

Roger Peng é professor na Johns Hopkins e autor de R Programming for Data Science. Elizabeth é professora na University of California, tendo se especializado no ensino de ciência de dados. Além disso, ela publicou dezenas de artigos acadêmicos abordando desde política de saúde aos impactos das mudanças climáticas.

Por que você deveria ler este livro?

The Art of Data Science é uma ótima introdução para iniciantes que querem aprender do zero sobre data science ou melhorar suas habilidades nessa área. É um guia abrangente com aplicações práticas, sendo um dos livros mais populares sobre o assunto.

Avaliações dos leitores:

“Uma introdução fácil de ler (e entender) ao fluxo de trabalho em análise de dados. Deveria ser uma leitura obrigatória para quem está aprendendo ou entrando na área. O único defeito do livro é a falta de uma abordagem mais minuciosa, incluindo exemplos detalhados, de um projeto de análise de dados completo.”

“Livro excelente para iniciantes em data science. Cobre o processo geral de análise de dados de uma forma muito clara.”

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Os melhores livros de data science para cientistas de dados experientes

4- Python Data Science Handbook por Jake VanderPlas

The Python Data Science Handbook é uma coleção de tutoriais e informações úteis sobre o uso de ferramentas de data science como Python para analisar dados. Este livro cobre tudo envolvendo Python em data science, de gestão e análise de dados a aprendizado de máquina. Além disso, você pode aprender a criar os seus próprios algoritmos de aprendizado de máquina sem ter qualquer experiência prévia com aprendizado de máquina com este guia aprofundado.

Jake VanderPlas é um cientista e pesquisador na University of Washington, onde trabalha desde 2013. Ele tem Ph.D. em Astronomia pela University of Washington. Além do seu trabalho como autor e pesquisador, ele oferece workshops sobre ciência de dados, aprendizado de máquina e desenvolvimento de softwares científicos em todo o mundo.

Por que você deveria ler este livro?

Se você gostaria de saber mais sobre aprendizado de máquina e inteligência artificial, este livro é um ótimo ponto de partida. Ele apresenta um passo a passo de cada processo que você precisará saber para executar tarefas básicas em aprendizado de máquina, como classificação, agrupamento e regressão usando modelos lineares.

Avaliações dos leitores:

“Trata-se de um excelente livro de referência para pessoas que trabalham com data science. Lembre-se, 80% do esforço em aprendizado de máquina, análise de dados ou ciência de dados está em processar e entender os dados. Este livro tem esse propósito, e eu acho que é o melhor livro disponível sobre processamento, análise e visualização de dados usando Python. No entanto, se você gostaria de aprender métodos avançados de aprendizado de máquina, escolha outros livros. Recomendo fortemente!”

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5- Deep Learning por Ian Goodfellow, Yoshua Bengio e Aaron Courville

Deep Learning é um livro excepcional para quem quer aprender sobre os fundamentos de deep learning. Este livro fornece uma introdução ao deep learning moderno para quem está começando na área de data science. Além disso, ele cobre diversos desenvolvimentos na área, incluindo uma visão geral das redes neurais artificiais e sua importância em IA.

O livro ainda cobre diversos algoritmos e métodos práticos para a construção de redes neurais profundas. Você também pode tirar proveito deste livro técnico para análises de dados exploratórias.

Ian Goodfellow, Yoshua Bengio e Aaron Courville são figuras muito conhecidas na área de Inteligência Artificial. Eles lançaram mais de 150 artigos e estão entre os pesquisadores mais citados em seus respectivos campos de estudo. Ian Goodfellow trabalha atualmente no Google Brain. Yoshua Bengio está trabalhando na University of Montreal como professor e pesquisador. Aaron Courville está trabalhando como professor associado.

Por que você deveria ler este livro?

Este livro será útil para estudantes e pesquisadores que querem ter uma visão abrangente da área. Ele será útil para engenheiros que querem começar a usar deep learning em seus produtos. Em conjunto com livros de estatística, os livros de deep learning podem ser úteis na área de data science.

Avaliações dos leitores:

“Este livro é uma referência completa sobre o estado da arte em deep learning, ao contrário do que algumas avaliações indicam. A maioria dos assuntos na área foi abordada e explicada muito bem. Eu não sei se algum especialista poderia descrever melhor todas essas teorias de DL.

Meu capítulo favorito é “Practical methodology”, que apresenta formas de arquitetar os seus modelos do início ao fim. Eu acho que só esse capítulo já vale o preço do livro. Você nunca dominará esse assunto lendo livros sobre como programar com Python em deep learning, e sem dominar esse assunto, você provavelmente só conseguirá copiar o código dos outros

Se não acredita em mim, basta pesquisar “deep learning” no Google. Este livro já foi citado em mais de 5 mil artigos acadêmicos.”

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6- R for Data Science por Hadley Wickham e Garret Grolemund

R for Data Science é um livro que ensina a usar a linguagem de programação R. Neste livro, os autores guiam o leitor pelos passos envolvendo importar, explorar e modelar os seus dados e comunicar os resultados finais com exemplos práticos.

Hadley Wickham é o Cientista Chefe do RStudio, um colaborador ativo da comunidade de software livre e Professor Adjunto de Estatística na University of Auckland, Stanford University e Rice University. Garret Grolemund é o autor de Hands-On Programming with R e coautor de R for Data Science and An Introduction to Statistical Learning with Applications in R (Springer). Ele ensina sobre ciência de dados na Rice University em aulas presenciais e online no programa de mestrado em Estatística.

Por que você deveria ler este livro?

Ao ler este livro, você poderá entender toda a jornada em data science, além dos modelos estatísticos e as ferramentas básicas de que você precisa para gerenciar os detalhes. Além disso, cada seção do livro acompanha exercícios para ajudá-lo a praticar com o que você já aprendeu até ali.

Avaliações dos leitores:

“É um livro sólido e eu estou feliz com a compra. Dito isso, o livro não é para iniciantes. Eu acho que ele é mais útil para pessoas que já estão familiarizadas com R ou com programação em geral. Eu estou apenas começando no mundo da programação (embora tenha uma boa experiência com estatística usando aplicativos estatísticos como SPSS e alguma experiência escrevendo sintaxe básica), e achei que, embora certas partes dos livros sejam úteis, outras avançam rápido demais para mim. Os exercícios também não foram incrivelmente úteis para consolidar o conhecimento: vários deles são muito mais complexos que o próprio capítulo (e não encontrei nenhuma resposta no livro, embora as tenha encontrado online). No entanto, eu não sei se há outros guias de alto nível para iniciantes em R que estão tentando aprender sobre data science, portanto este livro talvez seja a melhor opção. Além de ler este livro, você provavelmente terá que fazer cursos online de R e assistir a vídeos no YouTube quando travar em algum tópico específico.”

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Perguntas Frequentes


Qual é o melhor livro para aprender sobre data science?

Imagino que você esteja buscando um recurso para iniciantes em data science. Nesse caso, você pode adicionar o livro The Art of Data Science, de Roger Peng e Elizabeth Matsui, à sua lista de leitura. Por outro lado, se estiver em busca de livros de estatística focados nessa área, considere ler Practical Statistics for Data Scientists, de Peter Bruce, Andrew Bruce e Peter Gedeck, que é um guia bem abrangente.


Eu consigo aprender sobre data science sozinho?

Sim, você consegue! Estudantes de data science podem utilizar esta lista de livros, incluindo conceitos de estatísticas. Além disso, ao ler livros de análise de redes neurais e programação, você também poderá melhorar as suas habilidades em data science.


Onde eu posso aprender Python para data science?

Você pode aprender Python para data science lendo livros sobre esse assunto. Por exemplo, o livro Python Data Science Handbook, de Jake VanderPlas, é uma fonte útil que você pode usar para aprender mais sobre essa área. Além disso, há diversas fontes online para aprender Python.


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Mert Aktas

Mert is the Marketing Manager of UserGuiding, a code-free product walkthrough software that helps teams scale user onboarding and boost user engagement.