Há 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
Sendo o melhor livro sobre ciência de dados, 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.
Resenha:
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.
Resenha:
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 ciência de dados ou melhorar suas habilidades nessa área.
É um guia abrangente com aplicações práticas, sendo um dos livros mais populares sobre o assunto.
Resenha:
4- Data Science from Scratch: First Principles with Python, por Joel Grus
Data Science from Scratch é um livro para iniciantes que consegue cumprir suas promessas, todas garantidas.
Isso certamente inclui preparar o caminho para que o Python ocupe um lugar significativo em sua mente, para que você possa entender como os algoritmos funcionam. Mergulhando nos conceitos fundamentais, desde a regressão linear até a regressão logística, esse guia prático ajuda você a construir uma base sólida de ciência de dados para avançar.
O autor, Joel Grus, que atualmente lidera uma equipe que se concentra na criação de produtos relacionados a aprendizado de máquina e dados, iniciou sua carreira como cientista de dados em várias startups e trabalhou como engenheiro de software no Allen Institute for AI e no Google.
Por que você deveria ler este livro?
Em primeiro lugar, o autor tem um grande conhecimento sobre os fundamentos do aprendizado de máquina, além de uma perspectiva de negócios que pode trazer uma nova maneira de ver as coisas.
Em segundo lugar, esse livro oferece aos leitores um curso intensivo de Python, garantindo que você aprenda todos os elementos necessários sobre essa popular linguagem de programação.
Em resumo, qualquer pessoa que queira começar a estudar ciência de dados deve ler este livro.
Resenha:
5- Fundamentals of Data Engineering: Plan and Build Robust Data Systems, por Joe Reis e Matt Housley
Como parte inseparável da ciência de dados, a engenharia de dados é tão bem explicada em Fundamentals of Data Engineering: Plan and Build Robust Data Systems que não há como não se beneficiar das vantagens de ter uma visão geral dos conceitos-chave da engenharia de dados logo após a leitura desta obra-prima.
Além disso, este livro fornece explicações detalhadas para garantir que você entenda a engenharia de dados e possa usá-la em sua própria carreira para construir uma base sólida, especialmente para cientistas de dados.
Com 20 anos de experiência prática, Joe Reis conseguiu vários empregos científicos, desde engenharia de dados até arquitetura de dados.
Agora, ele é CEO e cofundador de sua própria empresa de consultoria de dados. Matt Housley, por outro lado, é especialista em nuvem e consultor de engenharia de dados.
Por que você deveria ler este livro?
Porque este livro prático consegue mergulhar fundo no mundo da engenharia de dados para que você tenha um novo ponto de vista (especialmente dos consumidores de dados) para planejar e criar sistemas enquanto usa dados do mundo real.
Além disso, você se acostumará com conceitos básicos que serão úteis no ambiente de dados, como geração de dados, armazenamento de dados, ingestão de dados e transformação de dados.
Resenha:
6- Data Science For Dummies, por Lillian Pierson
Data Science For Dummies é um ótimo livro para iniciantes que desejam aprender tudo do zero para poder liderar projetos científicos por conta própria no futuro.
As duas primeiras partes do livro incluem insights sobre a ciência de dados como carreira, tomada de decisões de negócios e aplicações no mundo real, enquanto a terceira parte enfatiza tópicos mais avançados, como estratégia de ciência de dados e monetização de dados.
A autora Lillian Pierson tem 16 anos de experiência na produção de produtos de tecnologia e na prestação de serviços de consultoria em estratégias.
No momento, ela está trabalhando como CEO da Data-Mania para dar suporte a profissionais de dados que têm problemas do mundo real.
Por que você deveria ler este livro?
O Data Science for Dummies vale muito a pena ser lido e divulgado, pois é um dos poucos livros que conseguem captar a essência da ciência de dados e fornecer aos leitores métodos aplicáveis que o ajudarão a planejar um roteiro, independentemente da função que você desempenha nos dados.
Resenha:
7- Becoming a Data Head: How to Think, Speak and Understand Data Science, Statistics and Machine Learning, por Alex J. Gutman e Jordan Goldmeier
Becoming a Data Head: How to Think, Speak and Understand Data Science, Statistics and Machine Learning é um livro que pode ser considerado uma introdução ao aprendizado de máquina, ao mesmo tempo em que aborda uma ampla gama de tópicos, desde conceitos matemáticos, como análise estatística, até inteligência de negócios.
Ele é excelente na transmissão desses tópicos, bem como nas dicas sobre habilidades de negócios com dados que oferece aos leitores.
Os autores, Alex J. Gutman e Jordan Goldmeier, reconhecidos como especialistas na área, são cientistas de dados que trabalham ativamente no campo e fazem palestras com base em sua experiência em programação para ensinar ciência de dados às próximas gerações.
Por que você deveria ler este livro?
Um dos motivos pelos quais você deve adquirir este livro está, sem dúvida, em sua essência: cabeça de dados.
Os autores fazem tudo o que está ao seu alcance para fornecer conselhos práticos que podem ajudá-lo a superar um problema que você enfrenta durante o horário de trabalho como cientista de dados – afinal, ajudar você a ter uma mente orientada por dados é tudo o que é necessário.
Resenha:
Os melhores livros de Data Science para cientistas de dados experientes
8- 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 ciência de dados, 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.
Resenha:
9- 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.
Resenha:
10- 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.
Resenha:
11- Essential Math for Data Science: Take Control of Your Data with Fundamental Linear Algebra, Probability, and Statistics, por Thomas Nield
Essential Math for Data Science: Take Control of Your Data with Fundamental Linear Algebra, Probability, and Statistics está neste lado da lista devido aos conceitos matemáticos que inclui.
Por exemplo, uma introdução à probabilidade, insights sobre estatísticas modernas e cálculo são alguns dos principais conceitos abordados por este livro.
Além disso, este livro não se esquece de esclarecer o Python para que você possa se aperfeiçoar e fazer mais uso dele em sua carreira.
Thomas Nield, fundador do Nield Consulting Group, também é um consultor de negócios com proficiência em Java, Kotlin, Python, SQL e muito mais. Além disso, ele costuma dar aulas sobre tópicos como segurança de sistemas de IA, otimização matemática e aprendizado de máquina na University of Southern California.
Por que você deveria ler este livro?
Este livro é uma leitura obrigatória para pessoas que desejam ter uma base sólida no aspecto matemático para obter um conhecimento mais profundo da ciência de dados. Por exemplo, probabilidade, estatística e álgebra linear.
Além disso, gostaria de observar que o livro se divide em duas seções principais: uma sobre conceitos matemáticos e outra que oferece aos leitores uma visão prática sobre o aprendizado de máquina.
Resenha:
12- Ace the Data Science Interview: 201 Real Interview Questions Asked By FAANG, Tech Startups, & Wall Street, por Nick Singh and Kevin Huo
O motivo pelo qual coloquei este livro na categoria avançada é que você precisa saber muito sobre ciência de dados antes de se candidatar ao emprego dos seus sonhos nas marcas que vou citar: Facebook, Google, Amazon e Netflix.
Portanto, é melhor estar preparado antes de ler este livro para arrasar em sua próxima entrevista!
Os autores, Nick Singh e Kevin Huo, trabalharam no Facebook como cientista de dados e líder da equipe de crescimento, respectivamente.
Depois do Facebook, Huo tornou-se cientista de dados no Hedge Fund, enquanto Singh optou por administrar uma plataforma de entrevistas SQL. É bom mencionar que Huo já foi estagiário no Facebook, na Bloomberg e em Wall Street, enquanto Singh foi estagiário na Microsoft e no Google.
Por que você deveria ler este livro?
Para aprender a responder às perguntas mais difíceis que lhe são feitas nas entrevistas. Mas isso é tudo?
Claro que não. Este livro certamente inclui algumas soluções para 201 perguntas que são feitas com frequência durante as entrevistas, mas também inclui dicas sobre o cargo dos seus sonhos, como elaborar um currículo, preparar um portfólio e contar histórias.
Portanto, você pode tratar este livro como um guia de carreira também.
Resenha:
Conclusão
Se você deseja aprender o básico de ciência de dados, mas não sabe por onde começar OU acha difícil estudar ciência de dados sozinho e sem supervisão, este artigo é ideal para você, pois fornece todo o material necessário que pode ser usado em seu benefício para iniciar a ciência de dados sem experiência.
Além disso, você sabe que pode aprender ciência de dados em casa – muitos fizeram isso durante a pandemia. Portanto, não se preocupe com por onde começar, pois os livros introdutórios da nossa lista mostram o que você deve aprender primeiro em ciência de dados, juntamente com um roteiro que pode ajudá-lo a avançar gradualmente.
Perguntas Frequentes
Qual é o melhor livro para aprender sobre data science?
Imagino que você esteja buscando um recurso para iniciantes em ciência de dados. 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 ciência de dados.
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.
