About this eBook
Nosso cenário mundial atual é caracterizado pela criação e crescimento de inúmeras bases de dados em velocidade exponencial. Para processar e obter informação útil a partir destes dados, é necessário automatizar diversas tarefas de coleta, processamento e análise de dados. A vasta área de Data Science (ou Ciência de Dados) refere-se a um conjunto de métodos com o objetivo apoiar decisões de negócio, a partir da coleta de dados de várias fontes para fins de análise, de forma sistematizada. Neste livro, Tatiana Escovedo e Adriano Koshiyama focam no processo e nas técnicas relacionadas aos algoritmos preditivos mais comumente utilizados, mas mostrando também a importância da etapa de preparação dos dados brutos, limpeza e análise. Você vai aprender como utilizar Data Science para resolver problemas e agregar valor ao negócio, aprendendo com os dados. O trajeto inicia com uma introdução a conceitos de Estatística e Álgebra Linear, passando para o tema Pré-processamento de dados, uma etapa importantíssima para o entendimento do problema e preparação dos dados para a aplicação dos algoritmos de Machine Learning, chegando aos modelos de Classificação, Regressão, Associação e Agrupamento. Todos os conceitos teóricos apresentados serão complementados com exemplos práticos na linguagem R.
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About the author
Tatiana Escovedo é Cientista de Dados, Engenheira de Software e Agilista apaixonada por ensinar e aprender. Doutora em Inteligência Artifical, Mestre em Engenharia de Software, Bacharel em Informática, Professora da PUC-Rio e Analista de Sistemas da Petrobras. Nas horas vagas, é bailarina e pensa em maneiras de mudar o mundo. Adriano Koshiyama é Doutorando em Ciência da Computação desde 2016 pela University College London. Passou por diversas empresas (Sieve\B2W Digital, Goldman Sachs International etc.) sempre trabalhando como Engenheiro de Machine Learning. Seus principais tópicos de pesquisa estão relacionados a Ciência de Dados, machine learning, métodos estatísticos, otimização e finanças.
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