E-BOOK Data Science para Profissionais - Utilizando R ( envio por e-mail)
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Desenvolvendo Web Components - UI do jQuery ao Polymer
Não importa sua experiência com bibliotecas como jQuery e Polymer, este livro ensina, aos desenvolvedores JavaScript, as manipulações do DOM que essas bibliotecas realizam. Você aprenderá a montar um widget básico com JavaScript pura, para depois convertê-lo em um Web Component semântico, declarativo, encapsulado, consumível e de fácil manutenção. ... Ler mais +
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Sistema em ASP 3.0 Utilizando Três Camadas
Semana do Consumidor
O ASP 3.0 pode ser abordado de várias formas e com vários seguimentos, de segurança ou sem segurança, utilizando camadas ou sem camadas. No livro é demonstrada diretamente a utilização de ASP 3.0 Visual Basic para a criação de camadas e COM Plus. Para quem nunca trabalhou com COM Plus, saiba que pode ser excelente para manter uma segurança de dados, segurança com senhas; e quem cuida dessa dinamização é o gerenciador COM Plus. Componentes são construídos diretamente no Visual Basic 6.0, os quais viram arquivos dll, e em seguida, as dlls são registradas no COM PLUS, e assim acessadas diretamente pelo ASP 3.0. Intere-se de todo o processo, e aprenda mais sobre isso tudo lendo este livro. Mergulhe no universo ASP 3.0. ... Ler mais +
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Desenvolvendo Aplicações em Kylix
Tudo sobre como administrar a ferramenta RAD, das etapas de desenvolvimento inicial à distribuição de aplicações baseadas na Web. Traz detalhes sobre as estruturas, aplicações de bancos de dados e conjuntos de dados de RAD do Kilyx, ampliando o editor de código, usando Internet Direct para criar clientes e servidores de soquete e muito mais. ... Ler mais +
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Data Science para Profissionais - Utilizando R
Veja a estatística de maneira simples e prática, revendo ou aprendendo conceitos importantes, como inferência. Aprenda a enxergar através dos dados, estruturados ou não, criando trabalhos de inferência, regressão, classificação e agrupamento. 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. ... Ler mais +
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Lauren Ipsum - Uma história sobre ciência da computação e outras coisas improváveis
Lauren Ipsum é uma jornada fantástica através de uma terra onde a lógica e a ciência da computação ganham vida.
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Algoritmos - Programação para Iniciantes - 2ª Edição Revisada
Este livro tem por objetivo apresentar os fundamentos da lógica para a programação de computadores, capacitando o leitor a construir algoritmos estruturados, e traz assuntos e exercícios baseados em experiências reais do autor vivenciadas em sala de aula. A leitura não exige maior conhecimento do assunto por parte do leitor, mas apenas familiaridade com a operação do microcomputador. Voltado para estudantes dos cursos técnicos introdutórios em programação de computadores, aplicados nas áreas de Informática, Ciência da Computação, Engenharias, técnico profissionalizante de nível médio e outras, o livro apresenta como principais características uma nova linguagem estruturada para a construção de algoritmos, texto renovado e atual, fortemente baseado na didática utilizada em aulas de programação, intensa carga de exercícios resolvidos e problemas propostos, além de curiosidades sobre computadores, algoritmos e programação, estimulando o interesse do leitor pelo assunto. ... Ler mais +
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- DescriçãoE-BOOK Data Science para Profissionais - Utilizando R ( envio por e-mail)
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Descrição
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Aprenda a enxergar através dos dados, estruturados ou não, criando trabalhos de inferência, regressão, classificação e agrupamento.
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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 Digital / E-book 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 INSTRUÇÕES PARA BAIXAR E-BOOKS DA EDITORA CIÊNCIA MODERNA
Preparando seu PC (Mac ou Windows) para baixar seu E-Book.
Antes de fazer a compra de seu E-Book, baixe e instale e autentique o Adobe Digital Editions em seu computador, através do link:
http://www.adobe.com/br/products/digitaleditions/.
Todas as instruções necessárias para download e instalação do Adobe Digital Editions, estão disponíveis em português através do link:
http://www.adobe.com/br/products/digitaleditions/help/#transfer_sony_reader.
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Para baixar e ler seus e-books em dispositivos Android, recomendamos baixar o DL Reader, sempre utilizando a sua ID e Senha Adobe utlizada para baixa o ADE para seu desktop.
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Para baixar seus ebooks para I Phone e IPad, utilizando sempre a sua ID e Senha Adobe., recomendamos utilizar o aplicativo Blue Fire.
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Não execute o link de seu e-book enquanto não estiver com os ícones dos aplicativos devidamente instalados e autenticados em seu desktop.
Sobre os Dispositivos de Leitura (e-Readers)
Nossos livros digitais (E-Books) podem ser baixados e abertos em todos os dispositivos de leitura, compatíveis com o Adobe Digital Editions. No mercado brasileiro, facilmente encontramos o Coo-ler da Gato Sabido e o Positivo Alfa. Uma lista complete poderá se encontrada no link:
http://blogs.adobe.com/digitalpublishing/supported-devices.
Transferência de Itens entre Computadores
Se você autorizou seu computador, o Adobe Digital Editions não "bloqueia" seus E-Books e outras publicações digitais desse computador – elas são atribuídas a você por meio de sua ID Adobe. Isso significa que você pode transferir itens da biblioteca para 6 (seis) computadores ou dispositivos móveis compatíveis (como um Sony® Reader).
Antes de poder transferir itens entre computadores, você deve autorizar os computadores com sua ID Adobe.
Observação: os marcadores não são copiados quando os itens são transferidos para outro computador.
Para transferir um item de biblioteca para outro computador autorizado:
1. No computador para o qual está transferindo, localize e abra a pasta My Digital Editions, que se encontra dentro da pasta Meus Documentos.
2. Selecione os arquivos EPUB ou PDF que correspondem aos títulos eBook que deseja transferir.
3. Copie os arquivos selecionados para uma mídia portátil como uma unidade flash, ou envie por e-mail para o computador de destino.
4. No computador de destino, copie os arquivos EPUB ou PDF para a pasta Meus Documentos\My Digital Editions.
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Sistema Necessário para a Versão Windows do Adobe Digital Editions
Processador: Intel® Pentium® de 500MHz (ou mais rápido)
Sistema operacional:
o Windows 7
o Windows Vista
o Windows XP SP2 (ou superior)
o Microsoft Windows 2000 com Service Pack 4
Memória: 128 MB de RAM (mínimo)
Navegador:
o Internet Explorer 6 (ou superior)
o Firefox 2 (ou superior)
Software adicional: Adobe Flash Player 7 (ou superior)*
* Windows 7 e Windows Vista necessitam utilizar o Flash 9.0.28 ou superior.
Sistema Necessário para a Versão Apple Mac do Adobe Digital Editions
Para Mac família Intel® (Mais recentes)
o Mac OS X v10.4.11 (Tiger) ou mais novo.
o 128MB de RAM
o Qualquer processador da familia Intel® para Mac é suportado
o Navegador Safari 4 ou Mozilla Firefox 3
Para Mac família PowerPC (Mais antigos)
o Mac OS X v10.4.11 (Tiger) ou mais novo
o 128MB de RAM
o Processador PowerPC® G4 ou G5 de 500Mhz
o Navegador Safari 4 ou Mozilla Firefox 3
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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: 9788539910229 Encadernação: Digital Autor: Cleuton Sampaio - Informações
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