Leseprobe
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Introdução à Estatística para Ciência de Dados
Tatiana Escovedo, Marcos Kalinowski, Thiago Marques, et al.
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Naturwissenschaften, Medizin, Informatik, Technik / Informatik, EDV
Beschreibung
Em um mundo cada vez mais data-driven, a capacidade de entender e aplicar conceitos de Estatística na Ciência de Dados se torna cada vez mais essencial para tomadas de decisões estratégicas que podem ter impactos cruciais no negócio. Profissionais da área estão aprofundando seus conhecimentos em estatística aplicada, a fim de desenvolver um conjunto de competências e ferramentas para abordar com eficácia a incerteza subjacente a essas decisões. Por meio da aplicação de métodos estatísticos, os cientistas de dados têm a habilidade de traduzir dados em informações valiosas, transformando o território complexo da incerteza em uma área de atuação clara e informada. Enquanto a Estatística oferece o rigor metodológico e as bases para inferências confiáveis, a Ciência de Dados expande as possibilidades com técnicas computacionais avançadas e modelos complexos, capazes de lidar com o volume, a velocidade e a variedade dos dados modernos. Juntas, essas disciplinas permitem resolver problemas altamente complexos. Neste livro, Tatiana Escovedo, Thiago Marques e Marcos Kalinowski trazem um guia prático e acessível que cobre desde os fundamentos da estatística até suas aplicações em análises exploratórias de dados, modelagem para Machine Learning e experimentação contínua, utilizando Python e R. Com uma abordagem passo a passo, os autores descomplicam a estatística e demonstram sua importância e aplicabilidade na prática da Ciência de Dados. Você terá ainda diversos exemplos práticos para estudar e treinar suas habilidades analíticas para transformar dados em insights relevantes para a tomada de decisões. De fato, muitas vezes é por saber explorar as incertezas que surgem as oportunidades mais significativas, e a Ciência de Dados é o guia confiável para desbravar esse terreno desafiador.
Kundenbewertungen
Python, Algoritmos, Aprendizado de máquina, Machine Learning, Data Science, computação