Data Science para Profissionais - Utilizando R
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Idealizado com o intuito de oferecer os subsídios necessários para uma formação qualificada, esta obra ajuda o leitor a compreender o desenvolvimento dos principais algoritmos de manipulação de estruturas de dados e as características de cada uma delas. Também oferece técnicas de programação para a solução de problemas. ... Ler mais +
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Desenvolvimento em Pro Drupal 7 - 3ª Edição
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Lauren Ipsum - Uma história sobre ciência da computação e outras coisas improváveis
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Aumente o poder de ASP para criar páginas da Web dinâmicas e aplicações que ampliem a funcionalidade em nível de servidor. Atualizado e repleto de scripts prontos para execução, este livro é um guia prático que abrange todos os assuntos relacionados a este tema, desde as características fundamentais do ASP até a criação de aplicações para a Web consistentes orientadas a banco de dados. As aplicações, scripts e fragmentos de código que fazem parte do CD são abordadas no texto, facilitando a navegação através do conteúdo do livro. O livro contém definições de processos para criação de uma loja virtual e de um site de leilão online. Acompanha um CD-ROM para auxiliar no aprendizado. ... Ler mais +
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- DescriçãoData Science para Profissionais - Utilizando R
Veja a estatística de maneira simples e prática, revendo ou aprendendo conceitos importantes, como inferência.
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Veja como utilizar a linguagem R de um jeito descomplicado!
Crie sistemas de Deep Learning utilizando o TensorFlow, da Google. TensorFlow? Em R? Sim!!!
Aprenda a criar belas apresentações gráficas seguindo o conceito de “storytelling”.
Um guia simples e completo com práticas, ferramentas e exemplos reais. - Sobre o Autor
- Especificação
Características
Tipo de Livro Livro Físico Especificações
Sobre o Autor Cleuton Sampaio
Cleuton Sampaio é escritor profissional, Mestre em Administração (IBMEC), com vários livros publicados, além de muitos anos de experiência como professor universitário.
É arquiteto de software especializado em aplicações distribuídas, sendo também um pesquisador e desenvolvedor de aplicações de código aberto.Informações Técnicas Sumário
Introdução - XIII
CAPÍTULO 1
Então, o que faz um cientista de dados? - 1
1.1 Workflow de Data Science - 8
1.2 Formular o problema - 8
1.3 Obter os dados - 9
1.4 Explorar os dados - 9
1.5 Modelar os dados - 10
1.6 Comunicar o resultado - 10
1.7 Mas, só isso? - 10
CAPÍTULO 2
Ambiente de desenvolvimento - 13
2.1 Jupyter Notebook - 13
2.2 Utilizando o Microsoft Azure Notebooks - 15
2.3 Utilizando o CoCalc - 16
2.4 Como utilizar um Notebook - 17
2.5 Guia rápido de Markdown - 20
2.6 Rodando seu próprio Notebook server - 20
2.7 Usando o R-Studio - 22
CAPÍTULO 3
Primeiros passos em programação R - 25
3.1 Visualizando os exemplos - 25
3.2 Variáveis - 28
3.3 Variáveis estatísticas - 30
3.4 Expressões - 32
3.5 Escopo - 33
3.6 Comentário - 34
CAPÍTULO 4
Mas o que é Data Science - 35
4.1 Data warehouse - 36
4.2 Business Intelligence - 37
4.3 Big Data - 38
4.4 Data Mining - 38
4.5 Data Analytics - 39
4.6 Análise Preditiva e Machine Learning - 39
4.7 As perguntas que não querem calar - 39
CAPÍTULO 5
Estatística básica para detonar as conversas fiadas - 43
5.1 Tipos de dados - 45
5.2 Dados contínuos - 46
5.3 Categorias - 47
5.4 Dados ordinais - 49
5.5 Estatística descritiva - 51
5.6 População e amostra - 51
5.7 Tendência central - 52
5.8 Medidas de dispersão - 55
5.9 Calculando as medidas centrais em R - 60
5.10 Calculando as medidas de dispersão em R - 63
CAPÍTULO 6
Analisando distribuições - 67
6.1 Frequências - 67
6.2 Histogramas - 69
6.3 Distribuição de probabilidades - 73
6.4 Probabilidade - 74
6.5 Modelos probabilísticos discretos - 76
6.6 Modelos probabilísticos contínuos - 80
6.7 Curtose e assimetria - 85
CAPÍTULO 7
Técnicas de Data Science aplicadas - 87
7.1 O universo de técnicas de Data Science - 88
7.2 Estudo de distribuições - 89
7.3 Estudo de correlação - 90
7.4 Análise de regressão - 91
7.5 Classificação - 91
7.6 Agrupamentos (cluster analysis - 92
CAPÍTULO 8
Inferência estatística - 95
8.1 Estimar uma população com base em uma amostra - 95
8.2 Tamanho da amostra e o teorema central do limite - 102
8.3 Intervalo de confiança - 103
8.4 Margem de erro - 105
8.5 Estatística T - 105
8.7 Testes de hipóteses - 107
8.8 Teste de hipótese automático - 117
8.9 Um exemplo de teste bilateral - 118
CAPÍTULO 9
Datasets - 123
9.1 Datasets não convencionais - 125
9.2 Classes das colunas - 126
9.3 Lidando com datas - 126
9.4 Datas com formatos diferenciados - 127
9.5 Lidando com nulos e lacunas nos dados - 129
9.6 Manipulação de dados - 131
9.7 Funções da “dplyr - 131
9.8 Funções da “tidyr - 134
CAPÍTULO 10 -
Regressão - 139
10.1 Tipos de regressão - 140
10.2 Regressão linear simples - 140
10.3 Erros e resíduos - 142
10.4 Resultado da regressão - 142
10.5 Resíduos - 143
10.6 Coeficientes - 148
10.7 Erro padrão dos resíduos - 149
10.8 Coeficiente de determinação - 149
10.9 Significância da regressão - 150
10.10 Predição - 150
10.11 Restrições de regressões lineares - 152
10.12 Teste de significância dos coeficientes - 152
10.13 Teste de significância da regressão - 152
10.14 Multicolinearidade - 153
10.15 Heterocedasticidade - 154
10.16 Autocorrelação dos resíduos - 155
10.17 Outros testes - 156
10.18 Regressão múltipla - 157
10.19 Um exemplo - 158
10.20 Conclusões da regressão múltipla - 161
10.21 Regressão não linear - 161
CAPÍTULO 11
Regressão com árvore de decisão - 163
11.1 Machine Learning - 163
11.2 Decision Trees - 163
11.3 Gerando dados - 164
11.4 Dividindo a amostra - 167
11.5 Profundidade e overfitting - 168
11.6 Treinando o modelo - 169
11.7 Fazendo predições e comparando - 171
11.8 Decision tree tridimensional - 173
CAPÍTULO 12
Classificação - 177
12.1 Regressão logística - 178
12.2 Churn prediction - 179
12.3 SVM - 187
12.4 Kernel e hiperparâmetros - 188
12.5 Conclusão - 190
CAPÍTULO 13
Agrupamento (clusterização - 191
13.1 K-means - 192
13.2 Exemplos - 193
13.3 Exemplo real - 198
CAPÍTULO 14
Deep Learning - 203
14.1 Instalação do TensorFlow e do Keras - 204
14.2 Técnicas e configuração - 204
14.3 Artificial Neural Network - 204
14.4 Convolutional Neural Network - 212
14.5 Recurrent Neural Networks - 212
14.6 TensorFlow - 213
14.7 Playground - 214
14.8 Turbo prime - 215
14.9 Usando o Estimator Framework - 220
14.10 API Keras - 225
CAPÍTULO 15
Processamento de linguagem natural - 231
15.1 Formato Tidy - 232
15.2 Contagem de palavras / Tagcloud - 233
15.3 Um exemplo com feeds - 238
15.4 Análise de sentimentos - 239
15.5 Sentimentos de tweets - 242
CAPÍTULO 16
Big Data - 243
16.1 Caso de uso - 244
16.2 Ambiente de Big Data - 247
16.3 Hadoop - 247
16.4 Spark - 249
16.5 Index / Search engines - 249
16.6 Acessórios - 249
16.7 Experiências práticas - 250
16.8 DCEP de saúde - 250
16.9 Análise de sentimentos de Tweets - 253
16.10 Usando o Spark para monitorar a qualidade do ar - 255
16.11 Resumo - 262Informações Técnicas
Nº de páginas: 288 Origem: Nacional Editora: Editora Ciência Moderna Idioma: Português Edição: 1ª Edição Ano: 2018 ISBN: 9788539910083 Encadernação: Brochura Autor: Cleuton Sampaio - Informações
Avaliação técnica sobre o livro
