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  • Format: ePub

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…mehr

  • Geräte: eReader
  • mit Kopierschutz
  • eBook Hilfe
  • Größe: 6.7MB
  • FamilySharing(5)
Produktbeschreibung
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.

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Autorenporträt
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.