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Para aprender ciência de dados, você também precisa de uma base sólida em matemática. E a estatística é uma daquelas habilidades matemáticas essenciais para a ciência de dados. 

No entanto, aprender estatísticas pode ser intimidante, especialmente se você for de uma especialização que não seja matemática ou ciência da computação. Para ajudá-lo a começar, compilamos uma lista de livros gratuitos que tornam as estatísticas para ciência de dados acessíveis.

A maioria desses livros aborda conceitos de estatística de maneira prática, que é o que você precisa para usar a estatística de maneira eficaz como cientista de dados. Então, vamos examinar esses livros de estatísticas.

A  Estatística Introdutória O livro é uma introdução acessível à estatística que cobre o que normalmente cobre um curso introdutório de estatística com duração de um semestre em faculdades. 

Disponível para acesso gratuito no OpenStax e escrito por uma equipe de autores especialistas colaboradores, este livro adota uma abordagem estatística que prioriza a aplicação, em vez de uma abordagem teórica, e inclui exemplos em exercícios para cada tópico. 

Este livro irá ajudá-lo a aprender o seguinte:

• Amostragem e dados 
• Estatísticas descritivas 
• Tópicos em Probabilidade e variáveis ​​aleatórias 
• Distribuição normal 
• O teorema do Limite Central 
• Intervalos de confiança 
• Testando hipóteses 
• A distribuição Qui-Quadrado
• Regressão linear e correlação 
• Distribuição F e ANOVA unidirecional

link: Estatística Introdutória 2e

Introdução às estatísticas modernas é um livro online gratuito do projeto OpenIntro e foi escrito pelos autores Mine Çetinkaya-Rundel e Johanna Hardin.

Se você deseja aprender os fundamentos estatísticos para uma análise de dados eficaz, este livro é para você. O conteúdo deste livro é o seguinte:

• Introdução aos dados 
• Análise exploratória de dados 
• Modelagem de regressão 
• Fundamentos de inferência 
• Inferência estatística 
• Modelagem inferencial

link: Introdução às estatísticas modernas

Estatísticas de Pensamento de Allen B. Downey ajudará você a aprender e praticar conceitos de estatística usando Python. 

Assim, você pode aplicar suas habilidades em Python para aprender conceitos de estatística e probabilidade para trabalhar com dados de maneira eficaz. À medida que você avança no livro, você escreverá programas curtos em Python e praticará com conjuntos de dados reais para reforçar sua compreensão dos conceitos de estatística.

Os temas abordados são os seguintes:

• Análise exploratória de dados 
• Distribuição 
• Funções de massa de probabilidade 
• Funções de distribuição cumulativa 
• Modelando distribuições 
• Funções de densidade de probabilidade 
• Relações entre variáveis 
• Estimativa 
• Testando hipóteses 
• Mínimos quadrados lineares 
• Regressão 
• Análise de Sobrevivência 
• Métodos analíticos

link: Pense em estatísticas 2e

Pensamento computacional e inferencial: os fundamentos da ciência de dados de Ani Adhikari, John DeNero e David Wagner irá ajudá-lo a aprender os fundamentos da estatística para a ciência de dados. 

Este livro foi desenvolvido como um complemento ao Dados 8: Fundamentos da Ciência de Dados curso oferecido na UC Berkeley. Os tópicos abordados neste livro incluem:

• Introdução à ciência de dados 
• Programação em Python 
• Tipos de dados, sequências e tabelas
• Visualização
• Funções e Tabelas
• Aleatoriedade 
• Amostragem e distribuição empírica 
• Testando hipóteses 
• Estimativa 
• Regressão 
• Classificação

link: Pensamento computacional e inferencial: os fundamentos da ciência de dados

Programação Probabilística e Métodos Bayesianos para Hackers ou Métodos Bayesianos para Hackers é um livro popular sobre métodos bayesianos em estatística.

“Métodos Bayesianos para Hackers”: Uma introdução aos métodos Bayesianos + programação probabilística com um ponto de vista de computação/compreensão primeiro e matemática depois. Tudo em Python puro 😉 

- fonte

Você se familiarizará com a teoria da probabilidade e a inferência bayesiana ao mesmo tempo em que usará o Pacote PyMC. O conteúdo deste livro é o seguinte:

• Introdução aos métodos bayesianos
• A biblioteca PyMC
• Cadeia de Markov Monte Carlo
• A Lei dos Grandes Números
• Funções de perda
• Anteriores

link: Programação Probabilística e Métodos Bayesianos para Hackers

Espero que você tenha achado útil este resumo de livros de estatísticas gratuitos. A combinação de teoria e prática deve ajudá-lo a aprimorar suas habilidades em ciência de dados e a tomar decisões mais informadas ao trabalhar com grandes conjuntos de dados do mundo real.

Se você prefere trabalhar com cursos gratuitos ou quer complementar sua leitura com cursos, confira 5 cursos gratuitos para dominar estatística para ciência de dados.
 
 

Bala Priya C é um desenvolvedor e redator técnico da Índia. Ela gosta de trabalhar na intersecção entre matemática, programação, ciência de dados e criação de conteúdo. Suas áreas de interesse e especialização incluem DevOps, ciência de dados e processamento de linguagem natural. Ela gosta de ler, escrever, programar e tomar café! Atualmente, ela está trabalhando para aprender e compartilhar seu conhecimento com a comunidade de desenvolvedores criando tutoriais, guias de procedimentos, artigos de opinião e muito mais. Bala também cria visões gerais de recursos envolventes e tutoriais de codificação.

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