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IA e ML

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Modelagem Preditiva em IBM SPSS Statistics, R e Python: Método de Árvores de Decisão e Floresta Aleatória

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Artem Gruzdev

IA e ML
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Spark Eficiente. Escalabilidade e Otimização

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Holden Karaul, Rachel Warren

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Python para Análise de Dados. Processamento de Dados, Visualização e Modelagem com Python

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Wes McKinney

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Introdução ao Google Analytics

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A. Petrochenkov

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Projetos Práticos de IA em Python: Modelos Matemáticos de Problemas de Otimização com Google OR-Tools

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Serge Kruk

IA e ML
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Python para Tarefas Complexas: Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina

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Plas J. Vander

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Mineração de dados com R: aprendendo com estudos de caso, segunda edição

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Luís Torgo

IA e ML
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Manual de tecnologias de Big Data

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Albert Y. Zomaya, Sherif Sakr

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Cultura Analítica. Da Coleta de Dados aos Resultados de Negócios

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Carl Anderson

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Practical Hive: Um guia para o sistema de data warehouse do Hadoop

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Scott Shaw, Andreas François Vermeulen, Ankur Gupta, David Kjerrumgaard

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R Data Mining Blueprints

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Pradeepta Mishra

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Introdução ao aprendizado de máquina com Python: um guia para cientistas de dados

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Andreas C. Müller and Sarah Guido

IA e ML
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Análise de dados no computador

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Y.N. Tyurin, A.A. Makarov

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Análise de Big Data. Tecnologias e Métodos

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Não especificado

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Google Analytics Breakthrough: Do Zero ao Impacto Empresarial

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Feras Alhlou, Shiraz Asif, Eric Fettman

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Ciência de dados para Leigos

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Lillian Pierson

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Analítica de Derivativos com Python: Análise de Dados, Modelos, Simulação, Calibração e Hedging

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Yves Hilpisch

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Data Mining: O Livro-Texto

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Charu C. Aggarwal

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Algoritmos de mineração de dados: explicados usando R

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Paweł Cichosz

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Aprendendo Mineração de Dados com R

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Bater Makhabel

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Aprendendo Data Mining com Python

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Robert Layton

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Data Science do zero

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Joel Grus

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Análise e Visualização de Grafos: Descobrindo Oportunidades de Negócio em Dados Conectados

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Richard Brath, David Jonker

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Livro de referência do SAS. Guia para iniciantes. Quinta edição.

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Laura Delwich, Susan Slaughter

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Análise estatística e visualização de dados com R

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Mastitskiy S. E., Shitikov V. K.

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Python e análise de dados

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Wes McKinley

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Manual de Pesquisa sobre Transformações Organizacionais por meio de Análise de Big Data

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Madjid Tavana, Kartikeya Puranam

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Python para Data Science

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Não especificado (possivelmente, coletivo de autores)

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Big Data, Data Mining e Machine Learning: Criação de valor para líderes empresariais e profissionais

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Jared Dean

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Data Mining para Leigos

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Não especificado

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Big Data para Leigos

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Judith Hurwitz, Alan Nugent, Dr. Fern Halper, Marcia Kaufman

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Introdução ao Greenplum para análise de big data

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Sunila Gollapudi

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Uma introdução ao aprendizado estatístico com aplicações em R

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Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshirani

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Guias de tratamento de malware e incidentes de segurança de computadores

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Mark Borrelli (Editor)

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Hadoop em Ação

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Chuck Lamm

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1C:Empresa 8.0. Técnicas de programação

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Vsevolod Nesvizhsky

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Terceira Conferência sobre Anais do CLIPS (versão eletrônica)

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Coletivo de autores

IA e ML
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Pierson Lillian - Fundamentos de Ciência de Dados (For Dummies) - 2025

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Lillian Pierson

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Mueller J. P., Massaron L. - Python para Ciência de Dados Para Leigos, 2ª Edição - 2019

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J. P. Mueller, L. Massaron

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Mueller J. P., Massaron L. - Programação de Ciência de Dados Tudo-em-Um Para Leigos - 2020

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J. P. Mueller, L. Massaron

IA e ML
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Joel Lawhead - Aprendendo Análise Geoespacial com Python, 2ª Edição - 2015

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Joel Lawhead

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Silen D, Meisman A. Fundamentos de Data Science e Big Data: Python e Ciência de Dados.PDF

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D. Silen, A. Meisman

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Pipeline de Processamento de Dados em Fluxo

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Andrew Psaltis

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Processamento de dados em fluxo

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Fundamentos de Big Data.PDF

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Kondrashov Yu N Análise de Dados e Aprendizado de Máquina na Plataforma MS

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Visualização de dados com a biblioteca D3js

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Visualização de dados com ggplot2

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Serguei Mastitski

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Processamento de Big Data

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Jade Carter

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livros de mídia livro-kaggle-aprendizado-de-máquina-e-análise-de-dados

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Conrad Banachewicz, Luca Massaron

IA e ML
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Pontuação de qualidade do PDF:

A Excelente — texto copiável, índice, metadados B Bom — texto presente, alguns dados faltando C Médio — texto parcialmente extraível D Ruim — provavelmente uma digitalização F Digitalização sem OCR — texto não pode ser extraído