Introdução à ciência de dados

by Poliana N. Ferreira

Overview

A Série Universitária foi desenvolvida pelo Senac São Paulo com o intuito de preparar profissionais para o mercado de trabalho. Os títulos abrangem diversas áreas, abordando desde conhecimentos teóricos e práticos adequados às exigências profissionais até a formação ética e sólida.

Introdução à ciência de dados é um guia abrangente que traz os conceitos da ciência de dados em uma linguagem acessível e de forma prática. O livro começa estabelecendo uma sólida compreensão do ciclo de vida da ciência de dados, guiando o leitor desde a coleta e limpeza dos dados até a modelagem e interpretação dos resultados. São apresentados os tipos de perguntas que podemos responder usando a ciência de dados, passando pelos diferentes tipos de análises: descritiva, preditiva e prescritiva. O diferencial do livro está em seus inúmeros exemplos, todos ancorados em conjuntos de dados reais disponíveis no Kaggle. Com o Python como a linguagem de programação principal, o leitor aprende a aplicar conceitos teóricos de forma prática e detalhada. Por fim, um capítulo integral é dedicado à ética em ciência de dados, um tema crucial que abrange desde o viés algorítmico até a privacidade dos dados.

Product Details

ISBN-13:	9788539648559
Publisher:	Editora Senac São Paulo
Publication date:	07/22/2024
Series:	Série Universitária
Sold by:	Bookwire
Format:	eBook
Pages:	150
File size:	7 MB
Language:	Portuguese

About the Author

Poliana N. Ferreira é mestra em ciência da computação (UFABC) e graduada em análise e desenvolvimento de sistemas (FIAP) e letras português-inglês (UNICSUL). É pesquisadora na área de aprendizado de máquina, computação quântica, wearables e informática na educação, com diversas publicações e prêmios. Atua também como professora de ciência de dados, estrutura de dados, IA, IoT e robótica. Além disso, é cofundadora, coordenadora e palestrante da comunidade de tecnologia AI Girls, que promove o protagonismo de mulheres na Inteligência Artificial.

Table of Contents

Capítulo 1 - Uma imensidão de dados 1 O que é ciência de dados? 2 Carreira em ciência de dados 3 A ciência de dados nas empresas Considerações finais Referências Capítulo 2 - Ciclo de vida de um projeto em ciência de dados 1 Entendendo o problema 2 Coleta de dados 3 Pré-processamento de dados 4 Análise exploratória dos dados (EDA) 5 Construção de modelos 6 Resultados: geração de insights e implementação de modelo Considerações finais Referências Capítulo 3 - Problemas e soluções em ciência de dados 1 Como os dados são gerados, armazenados e usados em ciência de dados: datasets abertos e fechados 2 O que torna uma base de dados promissora para análise? 3 Identificando problemas e gerando soluções baseadas em dados: insights, métricas e ferramentas (produtos, serviços, processos) 4 Pensamento analítico (perguntas e respostas em ciências de dados) Considerações finais Referências Capítulo 4 - Análise descritiva 1 O que é e qual a função da análise descritiva 2 Tipos de pergunta 3 Estatística descritiva 4 Modelos descritivos 5 Resultados da análise descritiva Considerações finais Referências Capítulo 5 - Análise preditiva 1 O que é e qual a função da análise preditiva 2 Tipo de pergunta 3 Aprendizado de máquina preditivo 4 Algoritmos para realizar previsões 5 Predições na prática 6 Resultados da análise preditiva Considerações finais Referências Capítulo 6 - Análise prescritiva 1 O que é e qual a função da análise prescritiva 2 Tipo de pergunta 3 Decisões inteligentes (DI) 4 Modelagem e algoritmos para análise prescritiva 5 Resultados da análise prescritiva 6 Case: sistema de recomendação de filmes Considerações finais Referências Capítulo 7 - Business intelligence e visualização de dados 1 O que é business intelligence 2 Ferramentas de BI 3 Storytelling 4 Visualização de dados 5 Hands-on: BI e DataViz na prática Considerações finais Referências Capítulo 8 - A ética na ciência de dados 1 A ética e a privacidade em ciência de dados 2 O mau uso de informações derivadas de dados e metadados 3 LGPD, compliance, data protection officer, data governance 4 Cases Considerações finais Referências Sobre a autora