Este guia amplo, profundo, porém não muito técnico, apresenta a você os princípios fundamentais do Data Science e orienta-o através do “pensamento analítico” necessário para extrair conhecimento útil e valor de negócios a partir dos dados que você obtém. Ao aprender os princípios do Data Science, você compreenderá as diversas técnicas de mineração de dados usadas hoje. Mais importante ainda, esses princípios sustentam os processos e as estratégias necessárias para resolver problemas de negócios por meio das técnicas de mineração de dados.
ELOGIOS SOBRE O LIVRO:
“Este livro vai além da análise de dados para principiantes. É o guia essencial para aqueles (ou todos?) cujas empresas são construídas sobre a onipresença das oportunidades de dados e a nova ordem de tomada de decisão baseada em dados.”
― Tom Phillips, CEO Dstillery; ex-diretor do Google Search e Analytics
“Os dados são o alicerce das novas ondas de crescimento de produtividade, inovação e visão mais rica do cliente. Apenas recentemente visto como uma fonte de vantagem competitiva, lidar bem com os dados está rapidamente se tornando um requisito mínimo para entrar no jogo. A profunda experiência aplicada dos autores faz com que esta seja uma leitura obrigatória ― uma janela para a estratégia de seu concorrente.”
― Alan Murray, Empreendedor serial; Parceiro Coriolis Ventures
O autor apresenta as bases do data science de forma clara e acessível, mesmo para aqueles que não têm um conhecimento técnico profundo. A maneira como ele articula os conceitos-chave, como mineração de dados, aprendizado de máquina e análise preditiva, ajuda a tornar esses tópicos aparentemente complexos mais compreensíveis.
Um dos pontos fortes do livro é a conexão que o autor estabelece entre o data science e a tomada de decisões estratégicas nos negócios. Ele mostra como a análise de dados pode fornecer insights cruciais que podem guiar ações informadas e melhorar o desempenho organizacional. Essa ênfase na aplicação prática do data science o torna relevante e impactante para profissionais de todos os setores.
Os exemplos e casos de estudo apresentados no livro ilustram efetivamente como o data science foi aplicado com sucesso em várias situações do mundo real. Esses casos não apenas consolidam os conceitos discutidos, mas também inspiram os leitores a considerar como podem aplicar essas abordagens em suas próprias áreas de atuação.
Além disso, o autor ressalta a importância de uma mentalidade analítica em todos os níveis de uma organização. Ele incentiva os leitores a se tornarem consumidores críticos de dados, capazes de interpretar e tirar conclusões fundamentadas a partir das informações disponíveis.
"Data Science para Negócios" transcende a técnica, destacando como a análise de dados pode ser uma ferramenta poderosa para a inovação e a vantagem competitiva. Este livro é uma leitura indispensável para líderes de negócios, tomadores de decisão e profissionais que desejam capitalizar o potencial transformador do data science em suas organizações.
No geral a impressão é que se está perdido no meio de tantas tecnologias e ferramentas.
Esse livro resolve esse problema ao introduzir a data science não pelas ferramentas mas pelas aplicações, de modo que você vai poder entender as ideias gerais que guiam as ferramentas e principalmente como elas se relacionam aos seus problemas (principalmente de negócio, mas não apenas). Para quem gosta de matemática, o livro explora alguns detalhes para que você entenda o que acontece por trás mas tudo isso na medida certa, sem focar em detalhes irrelevantes.
Mais que recomendo para qualquer um interessado em começar a explorar a área!
Recomendo o livro para quem quer aprender a "vender" os benefícios da análise, mineração e visualização de dados para seus clientes, sem assustá-los com fórmulas e algoritmos complicados.
Recentemente, tem se falado muito na profissão de Executivo de Dados, que é o profissional que vai justamente entender e interpretar os dados sabendo gerenciar uma equipe de cientistas na aplicação dos algoritmos e técnicas de ciência de dados.