Data Science for Business
Autores: Foster Provost e Tom Fawcett
Resenha: O livro oferece uma introdução ao campo da ciência de dados, com foco na aplicação da análise de dados para tomar decisões de negócios mais informadas. Explora técnicas fundamentais, como modelagem preditiva e análise exploratória, e apresenta casos de uso práticos em diferentes setores.
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LIVRO: Python for Data Analysis
Autor: Wes McKinney
Resenha: O livro é um guia prático para análise de dados usando a linguagem de programação Python. Ele abrange as principais bibliotecas de Python para manipulação, visualização e análise de dados, sendo uma excelente opção para aqueles que desejam trabalhar com dados utilizando essa ferramenta.
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LIVRO: Machine Learning Yearning
Autor: Andrew Ng
Resenha: Escrito pelo renomado especialista em aprendizado de máquina, Andrew Ng, o livro aborda os conceitos básicos e práticos do aprendizado de máquina. Ele fornece orientações valiosas sobre como abordar projetos, desde a coleta de dados até a avaliação e interação dos modelos.
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LIVRO: Storytelling with Data
Autora: Cole Nussbaumer Knaflic
Resenha: O livro enfatiza a importância de contar histórias envolvendo dados e oferece guias e exemplos para ajudar as pessoas a tomarem decisões mais inteligentes. A autora é conhecida por sua habilidade em explicar análises complexas de forma clara e acessível para executivos e reguladores.
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Fabiano Oliveira Brasil 
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