Para aprender data science de verdade, além de dominar as ferramentas - bibliotecas, frameworks, módulos e kits -, você também deve compreender as ideias e os princípios da área. Atualizada para o Python 3.6, a segunda edição do Data Science do Zero explica a dinâmica das ferramentas e algoritmos ao implementá-los do zero.
Neste livro, o leitor (já com noções anteriores de matemática e programação) encontrará dicas do autor Joel Grus para se habituar com as operações e estatísticas essenciais ao data science. Além de desenvolver as habilidades de hacker necessárias para iniciar uma carreira como cientista de dados. Com novos materiais sobre aprendizado profundo, estatística e processamento de linguagem natural, esta edição explica como encontrar o ouro em meio à enorme massa de dados disponível hoje.
Faça um curso intensivo de Python;
Aprenda noções básicas de álgebra linear, estatística e probabilidade - e saiba como e quando aplicar essas operações no data science;
Colete, explore, limpe, transforme e manipule dados;
Conheça os fundamentos do aprendizado de máquina;
Implemente os modelos de k-vizinhos mais próximos, Naive Bayes, regressão linear e logística, árvores de decisão, redes neurais e agrupamentos;
Explore sistemas de recomendação, processamento de linguagem natural, análise de rede, MapReduce e bancos de dados.
Joel conduz o leitor por um caminho que começa pela curiosidade e vai até a compreensão total dos algoritmos mais essenciais para todos os cientistas de dados - Rohit Sivaprasad Engenheiro, Facebook.
Sempre recomendo o Data Science do Zero aos analistas e engenheiros que querem se aventurar no aprendizado de máquina. Esse livro é a melhor forma de entender as noções fundamentais da disciplina - Tom Marthaler Gerente de Engenharia, Amazon.
É bem difícil traduzir os conceitos do data science em código. O livro de Joel facilita muito essa tarefa - William Cox Engenheiro de Aprendizado de Máquina, Grubhub.
