Livro Estatística e Ciência de Dados Morettin
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R$ 246,05
ISBN 9788521638995
Edição 2
Ano 2025
Idioma Português
Autor Pedro Alberto Morettin e Julio da Motta Singer
Páginas 488
Encadernação Brochura
Sinopse
Nesta segunda edição, o clássico e referenciado Estatística e Ciência de Dados continua sua trajetória de sucesso e pioneirismo ao abordar esse tema tão atual, sob o ponto de vista estatístico e computacional. Desenvolvido pelos consagrados autores Pedro Morettin e Julio Singer, combina, de maneira didática e objetiva, os fundamentos de análise exploratória de dados – extremamente importantes para a compreensão da Ciência de Dados – aos principais métodos utilizados na área.
Os autores apresentam as ideias que fundamentam os algoritmos de suporte vetorial, árvores de decisão, florestas aleatórias e redes neurais, em um contexto que introduz as principais aplicações do tema (previsão, classificação, redução da dimensionalidade e agrupamento). Há vários exemplos práticos provenientes de análises de dados reais.
O conteúdo foi completamente revisto e atualizado, e foram incluídos novos exemplos e uma breve descrição sobre redes generativas adversárias.
Diferenciais:
• Promove integração entre os conceitos de Estatística, Computação e Ciência de Dados.
• Exibe conjuntos de dados e comandos do software R utilizados para as análises ao longo de todo o texto.
• Oferece inúmeros exemplos práticos, sendo a maioria proveniente de análises de dados reais.
• Apresenta apêndices com conceitos básicos de simulação e otimização, e também sobre algoritmos para dados aumentados.
Sumário
1 Estatística e Ciência de Dados
I ANÁLISE EXPLORATÓRIA DE DADOS
2 Preparação dos Dados
3 Análise de Dados de Uma Variável
4 Análise de Dados de Duas Variáveis
5 Análise de Dados de Várias Variáveis
II APRENDIZADO SUPERVISIONADO
6 Análise de Regressão
7 Análise de Sobrevivência
8 Regularização e Modelos Aditivos Generalizados
9 Classificação por Meio de Técnicas Clássicas
10 Algoritmos de Suporte Vetorial
11 Árvores e Florestas
12 Redes Neurais
III APRENDIZADO NÃO SUPERVISIONADO
13 Análise de Agrupamentos
14 Redução de Dimensionalidade
APÊNDICES
A Otimização Numérica
B Noções de Simulação
C Algoritmos para Dados Aumentados
Referências Bibliográficas
Índice Alfabético
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