Com este livro, você aprenderá:
• Por que a análise exploratória de dados é um passo prévio importante na ciência de dados
• Como a amostragem aleatória pode reduzir o viés e produzir um conjunto de dados de maior qualidade, mesmo em big data
• Como os princípios do design experimental geram respostas definitivas
• Como usar a regressão para estimar resultados e detectar anomalias
• Principais técnicas de classificação para prever a quais categorias um registro pertence
• Métodos de aprendizado de máquina estatístico que “aprendem” com os dados
• Métodos de aprendizado não supervisionado para a extração de significado de dados não rotulados
