Publicash
Coleção Publicash · Volume 04 de 06

Dados que Pensam

Machine learning do zero: da estatística básica aos modelos em produção

por Marcos Vinícius Teixeira, doutor em ciência da computação

4,8 · 176 avaliações
E-book · acesso imediatoR$ 197,00ou 12x de R$ 19,70
  • E-book (EPUB + PDF) + notebooks
  • Pix, cartão em até 12x ou boleto
  • Garantia de 7 dias
Coleção PublicashVol. 04 Dados que PensamMachine learning do zero: da estatística básica aos modelos em produção Marcos Vinícius TeixeiraP Dados que PensamP
356páginas
14capítulos
Iniciante a intermediárionível
EPUB + PDFformato
1ª edição · 2026edição
978-65-99841-04-7ISBN
Sobre o livro

Entenda o que acontece dentro da caixa, sem matemática intimidadora.

Toda inteligência artificial moderna é, no fundo, estatística aplicada em escala. Quem entende essa base para de depender de promessas de fornecedores e passa a avaliar, escolher e construir soluções com critério.

Dados que Pensam é um curso completo em formato de livro. Marcos Vinícius Teixeira parte do zero, com a estatística mínima necessária, e chega a modelos de classificação, regressão, agrupamento e redes neurais, sempre com código em Python e conjuntos de dados reais do contexto brasileiro: inadimplência, vendas no varejo, saúde pública.

Cada capítulo termina com um projeto guiado e um teste de compreensão. Nada é apresentado sem que você saiba por que funciona e quando falha.

O que você vai dominar

Seis habilidades, na prática.

Dominar a estatística essencial

Distribuições, correlação, viés e variância explicados com exemplos, não com provas.

Preparar dados do mundo real

Limpeza, valores ausentes e variáveis categóricas: o trabalho que ocupa 70% do tempo.

Treinar e avaliar modelos

Classificação e regressão com scikit-learn, com as métricas certas para cada problema.

Entender redes neurais

Do perceptron ao deep learning, e quando um modelo simples é a melhor escolha.

Evitar os erros que invalidam projetos

Overfitting, vazamento de dados e avaliação enviesada.

Colocar um modelo em produção

Do notebook à API, com monitoramento de desempenho ao longo do tempo.

Sumário

14 capítulos

356 páginas, com projetos guiados ao final de cada capítulo.

  1. 01O que é aprender, para uma máquina
  2. 02Estatística que você realmente precisa
  3. 03Python para dados: pandas e visualização
  4. 04Preparação de dados: o trabalho que ninguém mostra
  5. 05Regressão: prevendo números
  6. 06Classificação: prevendo categorias
  7. 07Avaliação de modelos: acurácia não basta
  8. 08Árvores, florestas e gradient boosting
  9. 09Agrupamento e redução de dimensionalidade
  10. 10Redes neurais: do perceptron ao deep learning
  11. 11Processamento de linguagem natural
  12. 12Overfitting, vazamento e outros pecados
  13. 13Produção: do notebook à API
  14. 14Projeto final: modelo de risco de crédito ponta a ponta
Trecho · Dados que Pensam

Um modelo com 98% de acurácia pode ser inútil. Se apenas 2% dos clientes deixam de pagar, um modelo que prevê "todo mundo paga" acerta 98% das vezes e não serve para nada. A primeira pergunta de um bom cientista de dados nunca é "qual a acurácia?". É "o que custa errar, e errar de que lado?".

Capítulo 7, página 168
Para quem é
  • Analistas que querem migrar para ciência de dados.
  • Desenvolvedores curiosos sobre o funcionamento dos modelos.
  • Profissionais que precisam avaliar projetos de IA com critério.
Para quem não é
  • Quem busca aplicação sem código (veja IA que Vende).
  • Quem quer uma referência matemática avançada.
Materiais inclusos

Além do livro.

Bônus 1

14 notebooks Jupyter

Todo o código do livro, capítulo a capítulo, pronto para rodar.

Bônus 2

Conjuntos de dados brasileiros tratados

Crédito, varejo e saúde pública, com dicionário de variáveis.

Bônus 3

Guia de entrevista para vagas de dados

As 40 perguntas mais comuns, com respostas comentadas.

Sobre a autoria

Marcos Vinícius Teixeira

Doutor em ciência da computação

Professor universitário e cientista de dados sênior em uma empresa de crédito. Dedica-se a explicar aprendizado de máquina a quem não veio da matemática, sem esconder o que importa.

Quem leu

Resultados relatados.

Tentei três cursos online antes. Este foi o primeiro que me fez entender por que o modelo funciona, não só como rodar.

Fernanda Oliveira
Analista de BI

O capítulo 12 deveria ser leitura obrigatória. Descobri que meu primeiro projeto tinha vazamento de dados.

Lucas Pereira
Desenvolvedor back-end

Adotamos como bibliografia principal. Os exemplos brasileiros fazem toda a diferença para os alunos.

Renata Campos
Coordenadora de curso
Perguntas

Sobre este volume.

Em que formato recebo o livro?

Em e-book (epub + pdf) + notebooks, liberado por e-mail logo após a confirmação do pagamento. Você pode ler em qualquer dispositivo.

Preciso de conhecimento prévio?

O livro é indicado para o nível iniciante a intermediário (com python). Os primeiros capítulos nivelam o leitor antes de avançar.

O conteúdo fica desatualizado?

Você recebe gratuitamente as novas versões do e-book por 12 meses, sempre que os modelos e ferramentas mudarem de forma relevante.

E se eu não gostar?

Você tem 7 dias para pedir reembolso integral, sem justificativa. Basta responder ao e-mail de compra.

Leve também

Outros volumes da coleção.

Volume 04

Dados que Pensam

R$ 197,00ou 12x de R$ 19,70
Garantia incondicional

Leia por 7 dias. Se não for o que você esperava, devolvemos 100% do valor.