| Year | Tag | Name | Author |
|---|---|---|---|
| 2013 | Statistic | Estat | Johnson / Kuby |
| 2017 | Data | Designing Data-Intensive Applications | Martin Kleppmann |
| 2022 | Data | Data Mesh | Zhamak Dehghani |
| 2012 | Data | Big Data: Principles and Best Practices of Scalable Realtime Data Systems | Nathan Marz |
| 2009 | Statistical | The Elements of Statistical Learning | Trevor Hastie |
| 2021 | Statistical | An Introduction to Statistical Learning 2nd | Trevor Hastie |
| 2006 | Machine Learning | Pattern Recognition and Machine Learning | Christopher M Bishop |
| 2008 | Machine Learning | Neural Networks and Learning Machines 3rd | Simon Haykin |
| 2013 | AI | Inteligência Artificial (Portuguese) | Peter Peter Norvig |
| 2021 | AI | Inteligência Artificial :A Modern Approach | Peter Peter Norvig |
| 2008 | Statistic | An Introduction to Generalized Linear Models 3rd | Annette Dobson, Adrian Barnett |
| 2018 | Data | Data Science | John D Kelleher |
- 'Hands-On Machine Learning'... always is a good book
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Eu não indicaria nada muito caro par alguém que está começando e possa mudar de ideia quanto à carreira que deseja seguir. No começo, vai no de graça mesmo, foca em aprender Python bem e pega um livro de estatística ou alguma playlist do youtube sobre isso e vê ela de cabo a rabo. Na Udemy vc vai encontrar cursos baratinhos sobre visualização, tem também sobre as principais ferramentas usadas pelo DA, que são powerbi e tableau, e com isso tu vai ter uma ideia mais consolidada do que deseja fazer. Daí, se tiver condição, parte para um curso mais caro. Só toma cuidado com os reviews do curso e procura o máximo de informação a respeito dele antes de comprar. Comprei um curso pago de uma escola “renomada” e me decepcionei, achei muito vanilla. Mas isso foi erro meu, que só confiei em um review de um amigo.
Um livro que cobre muitos conceitos e que acho bom é o Data Science for Business. A versão em português dele tem valor bem mais acessível (< R$100). Outro livro que cobre vários conceitos é o Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques. O que ele tem de prático é mais orientado pelo uso do Weka. Na Amazon BR ele é vendido por pouco mais de R$100 (há uma edição mais antiga dele de graça na lista abaixo). Um livro que é bem mais prático e que cobre várias técnicas é o Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn. O valor dele já é mais alto (US $42), mas dá para lê-lo de graça durante 1 semana pelo sistema de avaliação da Packtpub. O livro do Pearson, se for o que acho que é, é bem teórico e sobre IA em geral. Ele vai cobrir técnicas diferentes, como representação do conhecimento e busca, que geralmente não são exatamente o que se trabalha na área de Mineração de Dados. Se não for um problema, há uma lista de vários livros que estão disponíveis gratuitamente online: https://www.learndatasci.com/free-data-science-books/
Arnobio Morelix Objetivo de elevar sua carreira com ciência de dados em 9 meses, com: 1/ projetos 100% aplicados a realidade de mercado não tem disciplinas, tem projetos cada com entregáveis específicos que você precisa pra carreira em dados 2/ construção de networking com ícones do mercado profs e mentores de lugares como Google, Nubank, iFood, Singularity University e mais os alunos e fellows são executivos (ex: COO da Payface, CEO da Troposlab), gestores e profissionais em crescimento de empresas como Google, Uber, ABInbev, Heineken, e diversas startups 3/ compromisso de longo prazo com sua carreira na maioria das escolas o compromisso delas com você acaba no diploma. Não é o caso aqui. depois da pós-graduação de 9 meses (faculdade com nota 5, conceito máximo no MEC), você participa de um programa de 12 meses de fellowship que inclui: imersão no Vale do Silício, imersão no Brasil, mentorias coletivas, fóruns mensais sobre ciência da decisão, e masterclasses com profissionais top do mercado (tem uma esta semana com o Martin Gonzalez do Google -- se você tiver interesse me manda mensagem pra eu compartilhar o convite) Aulas live toda semana (não só gravado!), e o curso é em Python Modelo híbrido de ensino: aulas online com o networking em pessoa (com imersão no Vale do Silício, no Brasil, e jantares nas principais capitais do país)