Esse artigo foi escrito por Henrique Branco (Engenheiro de Machine Learning no Grupo Boticário e Facilitador da How Bootcamps) e publicado originalmente aqui.
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Python para análise de dados
Este livro foi um livro que me ensinou muito sobre a dupla extraordinária Pandas e NumPy, escrito pelo próprio desenvolvedor do pacote Pandas. Livro didático, simples e essencial para quem quer começar com os primeiros passos em análise e ciência de dados. Encontre o livro clicando aqui.
Introdução à linguagem SQL
Este livro, também para iniciantes, aborda os primeiros passos na linguagem SQL para consultas em bancos de dados, usando sqlite como banco. Todo conhecimento, porém, é estendido à outros bancos RDBMS como MySQL ou SQL Server. Recomendo caso você nunca tenha tido contato com SQL antes. Encontre o livro clicando aqui.
Mãos à obra: aprendizado de máquina com scikit-learn, keras e tensorflow
Definitivamente não é uma leitura para iniciantes. Apesar de ter um capítulo que fala sobre o pipeline completo de um projeto de ciência de dados, considero o código nele contido um tanto quanto complexo para quem está começando agora, principalmente a parte referente ao framework TensorFlow e aos algoritmos de rede neurais.
Dividido em duas partes, talvez a primeira, que fala sobre os algoritmos mais comuns em ciência de dados, seja uma leitura tecnicamente mais leve para profissionais do nível intermediário em linguagem Python. E se você realmente quer entender redes neurais a fundo e TensorFlow, esta obra torna-se indispensável. Encontre o livro clicando aqui.
Aprendendo padrões de projeto em Python
Um pouco fora do escopo de um cientista de dados, e mais direcionado à área de desenvolvimento de software, recomendo este livro para quem quer evoluir o nível dos códigos produzidos quando falamos de desenvolvimento com linguagem Python.
Aqui são abordados alguns Design Patterns como Observer, Facade e Factory, bastante comuns e usuais para desenvolvedores, que facilitam a vida de quem quer desenvolver soluções mais robustas com programação. Encontre o livro clicando aqui.
Como ser um programador melhor
Usando um tom irônico e extremamente cômico, este livro me ensinou todas as armadilhas que cometemos quando não damos a devida atenção à qualidade do código que produzimos. Usando linguajar como “código macarrônicos”, “códigos zumbis” e “está aberta à temporada de caça aos bugs”, me diverti muito enquanto lia esse livro, e não minto que senti certa culpa por cometer as gafes que o livro comenta!
Com certeza o livro cumpre o seu papel de tornar o leitor um programador melhor! Encontre o livro clicando aqui.
Problemas clássicos de ciência da computação com Python
A prova de fogo para quem quer testar se realmente sabe Python em um nível avançado! Problemas como grafos computacionais, buscas, redes neurais, otimização e recursão são apresentados neste livro como um desafio. Seria você capaz de propor uma solução antes de ler o código dos problemas mencionados?
Feito inteiramente com Python puro, sem frameworks, este livro é realmente um hardcore para quem quer treinar lógica de programação avançada e alavancar seus conhecimentos em implementação de algoritmos do zero.
Um dos exemplos até trata de inteligência artificial em jogo da velha, e eu realmente fiquei impressionado com a solução proposta! Encontre o livro clicando aqui.
Arquitetura limpa
Fugindo novamente do escopo de um cientista de dados, este livro aborda a visão de como construir códigos que são mais escaláveis, envolvendo todo conhecimento necessário de um desenvolvedor e arquiteto de software. Recomendo somente para quem já tiver um certo nível de know-how com programação de uma forma geral, principalmente programação orientada a objetos, embora o livro mencione programação funcional também.
Conceitos como S.O.L.I.D. de desenvolvimento de software, dentre outros, e suas aplicações, vantagens e desvantagens com exemplos reais são abordados de forma explícita e conceitual. Encontre o livro clicando aqui.
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