O ano de 2024 revela-se muito entusiasmante para o campo da ciência de dados, com uma necessidade crescente de mais conhecimentos nesta área. Existem vários livros gratuitos de ciência de dados para iniciantes disponíveis para atender a essa necessidade.
Uma riqueza de informações, que vão desde os fundamentos da ciência de dados até técnicas sofisticadas de aprendizado de máquina, pode ser encontrada nestes livros de ciência de dados. Eles oferecem uma introdução completa, acessível e de fácil navegação ao emocionante campo da ciência de dados para iniciantes. Agora, vamos examinar esses livros de ciência de dados para iniciantes que estarão acessíveis gratuitamente em 2024.
Estatísticas Práticas de Andrew e Peter Bruce para Ciência de Dados. As ideias e métodos estatísticos fundamentais para a ciência de dados, incluindo testes de hipóteses, visualização de dados, regressão, classificação, agrupamento e análise exploratória de dados, são abordados neste livro.
A equipe de desenvolvimento do Pandas, liderada por Wes McKinney, criou um poderoso kit de ferramentas de análise de dados em Python chamado Pandas. A documentação oficial do conhecido pacote de manipulação e análise de dados Python Pandas está contida neste livro. Com exemplos e lições, oferece um resumo completo de todos os recursos e funcionalidades do Pandas.
Aurelien Geron: Prático Aprendizado de máquina Usando Scikit-learn, Keras e Tensorflow. Este livro usa bibliotecas Python populares como Scikit-learn, Keras e Tensorflow para fornecer uma introdução prática ao aprendizado de máquina, aprendizado profundo e inteligência artificial. Processamento de linguagem natural, visão computacional, redes neurais, redes recorrentes, redes convolucionais e modelos lineares são apenas alguns dos assuntos de aprendizado de máquina abordados tanto na teoria quanto na prática.
O Manual de Ciência de Dados Python, de Jake Vanderplas. Este livro fornece uma introdução completa à ciência de dados com NumPy, SciPy, Matplotlib, Pandas e Scikit – aprenda algumas das bibliotecas fundamentais para Python. Ele aborda os fundamentos da programação Python, bem como aprendizado de máquina, análise de dados, manipulação e visualização.
Jeremy Howard e Sylvain Gugger, Deep Learning for Coders com Fastai e Pytorch: aplicações de IA sem doutorado. Este livro usa as bibliotecas Pytorch e Fastai para fornecer uma introdução prática ao aprendizado profundo. Ele explica como criar e treinar uma variedade de modelos de aprendizagem profunda com pouco ou nenhum código ou aritmética, incluindo sistemas de recomendação, geradores de texto, classificadores de imagens e muito mais.
Livros gratuitos de ciência de dados da TechGig que são de leitura obrigatória para todos os iniciantes. Cinco livros gratuitos de ciência de dados estão incluídos neste livro, que cobre assuntos como aprendizado de máquina, aprendizado profundo, estatística, Python e processamento de linguagem natural. Cada livro possui um link e uma sinopse fornecida.
Melhores recursos gratuitos de ciência de dados para iniciantes (2024) por 365 Data Science. Este livro oferece uma seleção de recursos gratuitos de ciência de dados que podem ser usados para ensinar aos recém-chegados o básico da área, incluindo blogs, podcasts, canais do YouTube, cursos e projetos.
Lista da KnowledgeHut dos principais livros de ciência de dados para iniciantes e especialistas (2024). Este livro é uma seleção cuidadosamente escolhida de quinze trabalhos de ciência de dados adequados para leitores com diversos níveis de habilidade, de novatos a especialistas. Análise de dados, visualização de dados, aprendizado profundo, aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural e outros assuntos são abordados. Ele oferece uma sinopse de cada livro junto com um link.
O Coursera oferece uma lista de leitura para 2024 chamada 12 livros de análise de dados para iniciantes. Este livro inclui doze livros de análise de dados para iniciantes, cobrindo uma variedade de assuntos, desde visões gerais amplas até opções específicas sobre big data, inteligência artificial, linguagens de programação estatística e muito mais. Para cada livro, há um resumo e um link fornecido.
Joel Grus: Ciência de dados do zero: primeiros princípios usando Python. As estruturas e funções de dados integradas do Python são usadas neste livro para fornecer uma introdução à ciência de dados. Através da sua implementação do zero, abrange as ideias e métodos básicos da ciência de dados, incluindo aprendizado de máquina, probabilidade, estatística, álgebra linear e muito mais.
source – www.analyticsinsight.net
