Estatística Prática Para Cientistas de Dados: 50 Conceitos Essenciais
Métodos estatísticos são uma parte crucial da ciência de dados; ainda assim, poucos cientistas de dados têm formação estatística.
Os cursos e livros sobre estatística básica raramente abordam os tópicos sob a perspectiva da ciência de dados.
Este guia prático explica como aplicar diversos métodos estatísticos em ciência de dados, ensina a evitar seu mau uso e aconselha sobre o que é importante e o que não é.
Muitos recursos da ciência de dados incorporam métodos estatísticos, mas carecem de uma perspectiva estatística aprofundada.
Se você está familiarizado com a linguagem de programação R e tem algum conhecimento estatístico, este guia fará a ponte de forma fácil e acessível.
Com este livro, você aprenderá:
– Por que a análise exploratória de dados é um passo prévio importante na ciência de dados
– Como a amostragem aleatória pode reduzir o viés e resultar um conjunto de dados de maior qualidade, mesmo em big data
– Como os princípios do design experimental resultam respostas definitivas
– Como usar regressão para estimar resultados e detectar anomalias
– Principais técnicas de classificação para prever a quais categorias um registro pertence
– Métodos de aprendizado de máquina estatístico que “aprendem” com os dados
– Métodos de aprendizado não supervisionado para extração de significado de dados não rotulados.
Esse livro ira trazer a principal ferramenta de um cientista de dados a estatística diferente dos livros de estatística que são extremamente teóricos e vários conceitos não será usado para o ds esse livro trás tudo que vc precisa. Embora ele esteja em R nada que uma pesquisa no Google não resolva seus conceitos estatísticos é chave para um cientista de dados. Não foque nas fórmulas do livro pois a aplicação delas é automático seja no R ou python procure entender quando usar cada conceito um exemplo do próprio livro é a média ela só é confiável quando a distribuição dos dados for simétrica ou seja formar um sino, caso a distribuição esteja inclinado para a direita ou esquerda a média perder seu significado e a mediana passa a valer ouro. Outra coisa vem legal desse livro é esclarecer o conceito de amostra pois elas são fundamentais no dia a dia de um cientista de dados.
O autor demonstra uma habilidade notável em simplificar conceitos estatísticos, tornando-os compreensíveis mesmo para aqueles que têm menos experiência na área. A abordagem passo a passo e os exemplos concretos ajudam a solidificar a compreensão dos tópicos discutidos. Isso é particularmente valioso para cientistas de dados que precisam aplicar essas técnicas em cenários do mundo real.
A estrutura do livro, apresentando 50 conceitos essenciais, permite que os leitores escolham os tópicos relevantes para seu próprio contexto. Isso torna o livro uma excelente referência de consulta, permitindo que você mergulhe mais fundo em tópicos específicos à medida que suas necessidades evoluem.
O foco em exemplos práticos e a aplicação da teoria à resolução de problemas reais é um ponto forte do livro. Ele conecta a estatística teórica à sua utilidade prática, mostrando como os cientistas de dados podem utilizar essas ferramentas para obter insights valiosos a partir de dados.
Além disso, a abordagem didática do autor, reforçada por exercícios e dicas, promove uma aprendizagem ativa e engajada. Isso ajuda a transformar a estatística de uma disciplina intimidante em uma ferramenta poderosa e acessível para tomar decisões informadas.
Em resumo, "Estatística Prática para Cientistas de Dados" é uma âncora essencial para qualquer profissional que deseje dominar a estatística como parte de sua caixa de ferramentas de ciência de dados. Se você busca uma compreensão sólida dos princípios estatísticos e como aplicá-los em seu trabalho, este livro é uma escolha inteligente que o capacitará a enfrentar os desafios da análise de dados com confiança e destreza.
Recomendo fortemente, pois não havia encontrado, apesar de procurar vários livros sobre esse assunto, pois até a disposição dos tópicos abordados é excelente!
Estava com receio de não entender nada do seu conteúdo, mas ele é bem simples nas apresentações.
Todos os assuntos possuem quadros de "termos-chave" e "ideias-chave", o que ajuda bastante pra fixar e relembrar.
Os exemplos na linguagem R são indiferentes pra mim, pois não uso dessa linguagem. Embora tenha um capítulo dedicado para apresentar de forma básica caso queira reproduzir os gráficos e tabelas do livro.
Tem bastante indicação de conteúdo online, mas todos ou quase todos em inglês.
Juntando com outro livro e mais o curso está me ajudando bastante a aprender rápido.
No entanto não consegui importar os dados para replicar os resultados
Muitas vezes ficamos apreensivos com teorias estatísticas profundas, porém, o livro deixa claro que você não precisa dominar esse tipo de coisa pois elas em diversas ocasiões elas são "irrelevantes". Note, não disse que é inútil ou que você não vá usar. O livro deixa claro que técnicas de reamostragem, interpretação das variáveis, utilização de gráficos entre outras coisas são de suma importância para o Cientista.
Para quem programa em Python como eu existe um repertório no github com os códigos em Python. Os códigos desse livro são em R
Em relação a parcela na venda ... vou continuar comprando pela forma na agilidade na entrega e o respeito no atendimento no envio da nota fiscal e qualidade de conservação do produto.
Amazon como de sempre de parabéns na venda de produtos, parceiros e entrega ... meu muito obrigado pela existencia desse site, assim facilitando a vida de outras pessoas ao redor do mundo.
Um dos problema que eu vejo, é que o livro poderia ter implementaçoes em Python também.