Estatística, Probabilidade e Aprendizado de Máquina: com aplicações em negócios e prática em python
- Podcast no YouTube eu faço uma apresentação mais guiada do livro, explicando a proposta, a estrutura e como usar o material no estudo: https://youtu.be/8QoNOpgDWqY
- O livro é uma jornada desde conceitos fundamentais de Estatística como axiomas de probabilidade, análise descritiva, principais distribuições contínuas e discretas, intervalos de confiança, testes de hipóteses paramétricos e não paramétricos, Regressão linear da ótica inferencial e preditiva. Seguindo para o aprendizado de máquina como regressão regularizada como forma de potencializar a regressão linear, árvores de decisão, florestas aleatórias, KNN e Modelagem de Séries Temporais com modelos autoregressivos, ARIMA,ARMA,SARIMA e com modelos de aprendizado de máquina e engenharia de variáveis.
O que você está comprando
Um livro técnico completo para quem busca dominar estatística e machine learning com profundidade e aplicabilidade real:
• Mais de 500 páginas com conteúdo didático e aprofundado
• Mais de 40 notebooks interativos em Python, com código testado e comentado
• Aplicações reais em negócios, marketing, e-commerce, finanças e séries temporais
• Métodos modernos de previsão com estatística e aprendizado de máquina
Uma ponte entre teoria e prática
Quem aprende Python muitas vezes pula estatística.
Quem domina estatística nem sempre sabe aplicar modelos modernos com confiança.
Este livro une os dois mundos: rigor estatístico com aplicações modernas e código real.
Para quem é este livro
• Profissionais de dados, negócios, marketing ou finanças
• Cientistas de dados que desejam aprofundar sua base estatística
• Estudantes de graduação, pós e autodidatas que querem ir além da superfície
• Quem deseja entender por que e como um modelo funciona, com exemplos práticos e visão crítica
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• Estrutura com QR codes e estudos de caso práticos
