Métodos para suprir a defasagem em matemática, estatística

Como muitos aqui —a maioria, suponho—, venho de uma formação em jornalismo “tradicional”, em que matérias no campo de ciências exatas não têm tanto espaço. DDJ, contudo, requer algum conhecimento mais pormenorizado em matemática, estatística e afins —e mais ainda se você desejar trilhar o caminho de ciência de dados, aprendizado de máquina etc., em que permeiam notações científicas para explicar, por exemplo, cost function em regressão logística.

Como vocês mitigam essa defasagem de ciências exatas? Sabem de cursos de matemática para não-matemáticos? Conhecem bons livros que são profundos, mas compreensíveis para leigos?

4 Curtidas

Olá Rodolfo

Eu costumo consultar estas fontes para aprender ou tirar dúvidas:

  • https://www.ffms.pt/publicacoes/detalhe/1963/que-numero-e-este

  • Estatística: O que é, para que serve, como funciona - Charles Wheelan

  • Introdução à Programação com Python: Algoritmos e Lógica de Programação Para Iniciantes - Nilo Ney Coutinho Menezes

  • Estatística prática para cientistas de dados - Peter Bruce e Andrew Bruce

E na internet tem muitos links interessantes que podem ser consultados ou usados como trilha de estudos:

3 Curtidas

Apenas para reforçar que este livro é muuuito bom para aqueles que não se sentem muito confortáveis com estatística. A narrativa é muito gostosa, os exemplos super didáticos e você aprende sem perceber…

abs e vida longa ao fórum!

Whaner

3 Curtidas

Esse curso de ML do Andrew Ng é excelente. Ele tem uma sequência de aprendizagem sobre estatística que é bem suave. Eu diria que é uma curva derivável em todos os pontos. Todos os conceitos, inclusive os mais pesados como gradiente e derivadas parciais que são fundamentais para o entendimento de ótimo local x ótimo global, por exemplo, ele explica através de intuição. Além disso, existem alguns ramos optativos do curso que trazem uma boa revisão de elementos importantes para a estatística, tais como Álgebra Linear.

3 Curtidas

Sim, é bem bom! Eu estou fazendo, e foi o que me levou a perceber que minha defasagem é imensa.

Obrigado por compartilhar o link do curso aqui.

2 Curtidas

+1 estou fazendo esse curso com uma galera lá do trabalho e a base dele é sensacional. @rodolfoviana, a gente está colocando os exercícios num colab, e eu tenho colocado algumas anotações num repo também. Estou bem no início ainda. Você está anotando algo por aí?

1 Curtida

Então, boralá… rs… Me inscrevi. A primeira dica que eles dão é criar um grupo de estudos. Que tal?

abs,

1 Curtida

Eu gosto muito deste curso do IBPAD de Estatistica para Comunicadores e também o curso de Python e R para Data Science do Fernando Amaral no Udemy, que vai ponto a ponto.

2 Curtidas

Para dividir com os colegas…

Na busca de material para complementar os estudos do curso do Andrew Ng (alô, @mtrpires), achei este livro disponibilizado gratuitamente: https://mml-book.github.io/book/mml-book_printed.pdf

1 Curtida