Sumário
ISBN
Agradecimentos
Sobre os autores
Prefácio
1. Introdução a Data Science
2. Introdução a R
3. Conceitos básicos de estatística e álgebra linear
4. Pré-processamento de dados
5. Modelos de Classificação
6. Práticas de Classificação
7. Modelos de Regressão
8. Práticas de Regressão
9. Modelos de Associação e Agrupamento
10. Práticas de Associação e Agrupamento
11. Conclusão
ISBN
Impresso e PDF: 978-85-7254-054-4
EPUB: 978-85-7254-055-1
MOBI: 978-85-7254-056-8
Caso você deseje submeter alguma errata ou sugestão, acesse
http://erratas.casadocodigo.com.br.
Agradecimentos
Os autores gostariam de agradecer a todos aqueles que de certa forma
contribuíram para que o projeto deste livro saísse do papel e se tornasse
realidade. Principalmente, à Editora Casa do Código e a Vivian Matsui, por
terem nos dado a oportunidade de publicar este livro e por terem
pacientemente aguardado os novos conteúdos.
Tatiana Escovedo
Aos meus pais Cristina e Mauricio, que me proporcionaram uma educação
de qualidade ao longo de toda a minha vida, ao meu irmão Rafael e a todos
os professores que tive durante minha formação acadêmica, que sempre
estimularam minha vontade de aprender, em especial a meus orientadores
de mestrado e doutorado, prof. Carlos Lucena e prof. Marley Vellasco. Ao
meu companheiro, Marcos Kalinowski, por todo o amor e companheirismo
em todos os segmentos da minha vida.
Aos meus alunos e ex-alunos da PUC-Rio, que me estimulam todos os dias
a aprender mais e inventar novas maneiras para apresentar conceitos
complexos de forma leve e divertida. Aos meus amigos pessoais do Liceu
Franco Brasileiro, do Studio Bertha Rosanova e da PUC-Rio e também aos
colegas que viraram amigos da Petrobras, que admiro muito e que me
estimulam a me tornar a cada dia uma profissional melhor. Também ao meu
primeiro gerente, Zair Ramos, que sempre me incentivou desde meus
primeiros anos de profissão.
Finalmente, ao meu amigo e coautor deste livro, Adriano Koshiyama, que
adotei como "filho" em
Introdução a Data Science - Algoritmos de Machine Learning e métodos de análise_Tatiana Escovedo, Adriano Koshiyama.pdf