Livro Manual de Análise de Dados, 2ª Edição 2024

Livro Manual de Análise de Dados, 2ª Edição 2024 Estatística e Machine Learning com Excel®, SPSS®, Stata®, R® e Python®
Luiz Paulo Fávero e Patrícia Belfiore

ISBN: 9788595159921
Edição: 2ª
Ano: 2024
Idioma: Português
Autor: Luiz Paulo Fávero e Patrícia Belfiore
Páginas: 1288
Encadernação: Brochura
Editora: Gen, LTC
Dimensões: 21 x 28 x 5.39 cm
Peso: 2.415 kg

Por que ter o Novo Manual de Análise de Dados?
O livro apresenta as principais técnicas estatísticas, de modelagem multivariada e de machine learning.
Seu princípio básico consiste em explicitar, a todo instante, a hierarquia entre dados, informação e conhecimento neste novo cenário em que vivemos.
Os 18 capítulos são divididos em três partes:

Sinopse:

Referência nacional em Análise de Dados.
Manual de Análise de Dados – Estatística e Machine Learning com Excel®, SPSS®, Stata®, R® e Python® consagrou-se no mercado por sua metodologia hands-on, em que o leitor aprende praticando, do primeiro ao último capítulo.
Para se tornar ainda mais completa, a 2a edição foi totalmente revista e atualizada e traz abordagem inédita das linguagens contemporâneas mais utilizadas, incluindo R® e Python®.
Ao longo de 18 capítulos – divididos em três blocos temáticos –, são abordadas as principais técnicas estatísticas, de modelagem multivariada e de machine learning, que permitem aos leitores aprender seus fundamentos, traduzi-los para linguagem de máquina – incluindo implementação dos algoritmos em softwares específicos – e tomar decisões cotidianas a partir dos dados obtidos, seja em ambientes acadêmicos, governamentais ou organizacionais.
Cada capítulo está estruturado em uma mesma lógica de apresentação, com o objetivo de contextualizar e integrar teoria e aplicações. Após a introdução dos conceitos pertinentes a cada técnica de modelagem, são utilizadas bases de dados que possibilitam a resolução de exercícios práticos em Excel®, SPSS®, Stata®, R® e Python®.
O livro é destinado a estudantes de graduação, pós-graduação e MBA em áreas de Ciências Exatas, Humanas, Sociais Aplicadas e Biomédicas, assim como a profissionais de empresas e pesquisadores que tenham interesse em se especializar em Data Science, Analytics e Machine Learning.
Nas palavras do renomado Professor Luiz A. Esteves, PhD em Economia, que assina o contundente Prefácio do livro, “trata-se de um clássico, uma referência bibliográfica indispensável ao profissional que objetiva desempenhar Ciência de Dados em alto nível”.

Sumário:

Parte I: Estatística Aplicada
Estatística descritiva
Probabilidade
Inferência
Parte II: Técnicas Multivariadas Exploratórias
Análise de agrupamento
Análise fatorial por componentes principais
Análise de correspondência
Parte III: Técnicas Multivariadas Confirmatórias: Modelos de Regressão
Modelos de regressão linear e não linear (simples e múltipla)
Modelos logísticos de classificação (binários e multinomiais)
Modelos de contagem (Poisson, binomial negativo e zero-inflated)
Modelos de dados de painel (longitudinais e multinível)
Modelos de análise de sobrevivência e de correlação canônica