Top livros que todo Cientista de Dados deveria ter

Que a inteligência artificial e ciência de dados está em constante evolução nós sabemos e é cada vez mais importante manter uma prática de aprendizagem contínua. Novas ferramentas, frameworks e abordagens são desenvolvidos rapidamente, exigindo que profissionais se mantenham atualizados. A leitura de livros é uma boa forma de adquirir conhecimento profundo e estruturado, destacando aqueles que tem conteúdo sobre os fundamentos e aplicações práticas. Neste post, apresento seis livros essenciais, sendo três pagos e três gratuitos, para cientistas de dados de todos os níveis.

Livros Pagos

1 – Mãos à Obra: Aprendizado de Máquina com Scikit-Learn, Keras e TensorFlow

Autores: Aurélien Géron

Este é um dos livros mais famosos e mais práticos para cientistas de dados que desejam aprender sobre machine learning (aprendizado de máquina) utilizando ferramentas amplamente consolidadas como Scikit-Learn, Keras e TensorFlow. O livro oferece tutoriais detalhados e exemplos de implementação passo a passo, tornando-o ideal para pôr a mão na massa rapidamente enquanto se aprende fundamentos relevantes sobre ciência de dados. Ao longo da leitura, você aprenderá a construir e otimizar modelos, além de entender como lidar com grandes volumes de dados.

Onde adiquirir: Mãos à obra aprendizado de máquina com Scikit-Learn, Keras & TensorFlow: conceitos, ferramentas e técnicas para a construção de sistemas inteligentes.

2 – Estatística Prática para Cientistas de Dados

Autores: Peter Bruce e Andrew Bruce

Este livro destaca a importância da estatística no processo de ciência de dados. Com um foco prático, ele ensina como usar a estatística para resolver problemas reais do dia a dia de um cientista de dados. Ele oferece uma introdução às técnicas estatísticas mais usadas e é uma excelente escolha para fortalecer sua base em estatística aplicada.

Onde adiquirir: Estatística Prática Para Cientistas de Dados: 50 Conceitos Essenciais

3 – Python para Análise de Dados

Autor: Wes McKinney

Conhecido como o criador da biblioteca Pandas, Wes McKinney oferece um guia essencial para trabalhar com dados usando Python. Este livro aborda desde a manipulação e análise de dados até a visualização e técnicas de aprendizado de máquina. É uma excelente leitura para um entendimento completo sobre o uso do Python em projetos de ciência de dados.

Onde adiquirir: Python para análise de dados

Livros gratuitos

4 – An Introduction to Statistical Learning

Autores: Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshirani

Este livro é uma introdução excelente aos conceitos de aprendizado de máquina e métodos estatísticos para análise de dados. Embora seja direcionado a iniciantes, ele também cobre tópicos mais avançados, como regularização e seleção de modelos, tornando uma excelente referência para todo cientista de dados.

Como acessar: An Introduction to Statistical Learning (Python e R)

5 – Forecasting: Principles and Practice

Autores: Rob J Hyndman e George Athanasopoulos

Este livro é essencial para quem trabalha ou trabalhará com previsões e séries temporais. Ele oferece uma abordagem prática, explicando os principais conceitos e métodos de previsão, como ARIMA e modelos de suavização exponencial, com exemplos implementados no software R. Além de ser completo, é ideal para quem precisa aplicar previsões em projetos reais.

Como acessar: Forecasting: Principles and Practice

6 – Prompt Engineering Guide (site)

O Prompt Engineering Guide é um site gratuito focado no desenvolvimento de modelos baseados em linguagem natural: o prompt engineering. Neste site, você encontrará uma série de práticas recomendadas para formular prompts eficazes, especialmente ao trabalhar com grandes modelos de linguagem (LLMs), como GPT-3 e GPT-4. O site é uma referência para quem quer se especializar no uso dessas ferramentas.
Ofere tópicos como: Técnicas de prompt, Aplicações, modelos e notebooks.

Como acessar: Prompt Engineering Guide

Conclusão

Esses livros oferecem uma base sólida tanto para quem está começando quanto para profissionais que já possuem experiência e desejam aprimorar suas habilidades. Independentemente do estágio da carreira, aprender continuamente e se atualizar constantemente fará toda a diferença para sua carreira em dados.