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Livros em Resumo > Blog > Técnicos > Resumo do Livro “Data Science for Business” por Foster Provost e Tom Fawcett
Técnicos

Resumo do Livro “Data Science for Business” por Foster Provost e Tom Fawcett

Rômulo dos Santos Gonçalves By Rômulo dos Santos Gonçalves Published outubro 3, 2023
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Resumo do Livro Data Science for Business por Foster Provost e Tom Fawcett
Resumo do Livro Data Science for Business por Foster Provost e Tom Fawcett
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“Data Science for Business” é um livro essencial escrito por Foster Provost e Tom Fawcett, que serve como um guia completo para aqueles que desejam entender e aplicar a ciência de dados no mundo dos negócios. O livro se destina a executivos, gerentes, analistas e profissionais de negócios que desejam aproveitar o poder dos dados para tomar decisões mais informadas e impulsionar o sucesso organizacional.

O livro é dividido em várias seções que abordam os principais aspectos da ciência de dados no contexto empresarial. Aqui está um resumo das principais ideias e tópicos discutidos no livro:

Introdução à Ciência de Dados:

Explicação do que é a ciência de dados e por que é importante para os negócios.

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Discussão sobre como os dados podem ser um ativo estratégico para as empresas.

Preparação de Dados:

Importância da limpeza e preparação adequada dos dados.

Técnicas para lidar com dados ausentes, inconsistentes e ruidosos.

Exploração de Dados:

Métodos para visualizar e entender os dados.

Uso de gráficos e estatísticas descritivas para obter insights.

Modelagem Preditiva:

Explicação de como construir modelos preditivos com base em dados históricos.

Avaliação de modelos e seleção dos melhores para tomada de decisão.

Modelos de Classificação e Regressão:

Discussão sobre como os modelos de classificação e regressão podem ser aplicados em problemas de negócios, como previsão de vendas e segmentação de clientes.

Clusterização e Análise de Associação:

Como usar técnicas de clusterização para agrupar dados semelhantes e identificar padrões de associação entre os dados.

Avaliação de Modelos e Métricas de Desempenho:

Descrição das métricas comuns usadas para avaliar a qualidade dos modelos de ciência de dados.

Implementação e Ética:

Considerações sobre como implementar modelos de ciência de dados em um ambiente empresarial.

Discussão sobre questões éticas relacionadas ao uso de dados e modelos.

Big Data e Aprendizado de Máquina:

Exploração das oportunidades e desafios apresentados pelo big data e aprendizado de máquina nas empresas.

“Data Science for Business” fornece uma visão abrangente e prática da ciência de dados, equilibrando teoria e aplicação. É uma leitura valiosa para qualquer pessoa interessada em alavancar os dados para tomar decisões mais inteligentes e impulsionar o sucesso nos negócios.

TAGGED:Análise de DadosAplicações Empresariaisaprendizado de máquinaCiência de DadosData Science for Businessestratégias empresariaisInteligência de NegóciosMineração de DadosResenha de Livro.Tomada de Decisão
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