COMUNIDADE

Conhecimento nunca é demais: 6 leituras para cientistas de dados

Livros abrangem assuntos como estatística para programadores, machine learning, deep learning e algoritmos

Conhecimento nunca é demais, correto? E, para aprimorar técnicas, boas dicas bibliográficas são sempre bem-vindas. O mundo da tecnologia, especificamente, vive uma transformação e cada vez mais técnicas estão surgindo – entre elas, big data, analytics, e inteligência artificial.

Você, cientista de dados, que não quer ficar para trás no mercado, fique atento a essas dicas de leitura preparada pela Semantix, empresa especializada em big data, inteligência artificial, IoT e análise de dados. Os livros abrangem assuntos como estatística para programadores, machine learning, deep learning, algoritmos, entre outros. Confira:

1. Data Analytics Made Accessible

Autor: Dr. Anil Maheshwari

Esse curto livro de 150 páginas apresenta os conceitos de Big Data e Data Analytics de maneira concisa, o que se traduz em uma boa primeira leitura para este universo.

2. Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms

Autores: Shai Shalev-Shwartz e Shai Ben-David

Machine Learning é uma das áreas de mais rápido crescimento, com aplicações nos mais diferentes segmentos. Esse livro introduz o leitor à aprendizagem mecânica e aos paradigmas algorítmicos que oferece.

 

3. Deep Learning

Autores: Ian Goodfellow, Yoshua Bengio e Aaron Courville

Essa publicação tem como objetivo ajudar alunos e profissionais a entrar no campo das aprendizagens mecânica em geral e do Deep Learning. A versão on-line do livro está completa e permanecerá disponível gratuitamente.

 

4. Machine Learning Yearning

Autor: Andrew Ng

Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning estão transformando inúmeras indústrias, e decisões práticas e assertivas são essenciais para construir um sistema de aprendizado de máquina. Esse livro vai te ajudar nisso!

 

5. Foundations of Data Science

Autores: Avrim Blum, John Hopcroft e Ravindran Kannan

A publicação apresenta a teoria que provavelmente será útil nos próximos 40 anos, no que diz respeito ao uso de computadores para entender e extrair informações relevantes de dados provenientes de aplicativos.

6. Doing Data Science: Straight Talk from the Frontline

Autores: Cathy O’Neil and Rachel Schutt (autores)

Esse livro tem como proposta apresentar tudo que você precisa saber para usar os dados a seu favor na hora de montar sua estratégia de negócio, inspirado em aulas de ciência de dados da Columbia University’s.

Comentários

Notícias Relacionadas

Copyright 2017 IT Mídia. Todos os direitos reservados.
É proibida qualquer forma de reutilização, distribuição, reprodução ou publicação parcial ou total deste conteúdo sem prévia autorização da IT Mídia.