Os livros fazem parte do processo de aprendizado em qualquer profissão. Mesmo que hoje em dia tenhamos disponíveis recursos como vídeos, palestras e cursos online, é comum que venham sempre com referências bibliográficas, para que o expectador possa se aprofundar e estudar mais. A seguir, falo sobre os livros que me ajudaram (e ainda ajudam) quando se trata de business intelligence e data science.
Web Analytics: uma introdução à análise de dados na internet
Erick Formaggio, 2023
Muitos dos analistas de dados que conheci, começaram na área de Web Analytics, onde o objetivo principal é o estudo dos dados oriundos de sites, redes sociais, blogs, e-mails, etc.
Escrevi esse livro com o objetivo de ensinar os conceitos básicos de análise e interpretação de dados, utilização de ferramentas como o Google Analytics 4, para coletar e analisar dados de forma eficiente.
Veja o vídeo abaixo para conhecer mais:
Business Intelligence e análise de dados para gestão do negócio
Ramesh Sharda, Dursun Delen, Efraim Turban. Bookman, 2019
É um livro muito bom, aborda de maneira ampla conceitos importantes de Business Intelligence e Data Science. É focado no conhecimento teórico. Um excelente recurso para quem está começando na área que precisa entender os conceitos e utilizações: ele aborda a maioria. Talvez por isso seja uma referência bibliográfica encontrada em diversos cursos de pós-graduação na área.
O ponto alto para mim, é a organização do livro, pois alia a explicação de teorias, com cases de mercado, assim, é possível entender a aplicação dos diversos conceitos abordados.
Menos Achismo, Mais Dados: Um guia prático de como transformar dados em decisão
Gustavo Esteves. DVS, 2023.
Gustavo não apenas é uma referência no Brasil em termos de Digital/Web Analytics, mas também é um dos proprietários do Métricas Boss, uma plataforma que oferece diversos cursos voltados para profissionais que atuam na área de dados.
Ele escreveu um livro incrivelmente interessante, serve para aqueles que estão iniciando na área, mas também para analistas mais experientes que precisam se atualizar ou revisar conceitos.
Gustavo traça uma linha desde o início de sua carreira como empreendedor, narrando como os dados desempenharam um papel fundamental em sua formação e como ele utiliza esses números hoje para embasar decisões importantes.
O Capítulo 9, na minha opinião é o ponto alto do livro, pois nele, Gustavo fala sobre métricas sociais e de negócios, fornecendo uma ampla explicação de cada uma delas como, por exemplo: sessões, usuários, taxas de saída, conversão, impressões, cliques, ticket médio, dentre muitas outras, importantes para o canivete suíço do analista de web analytics.
Se você está começando na área, leia esse livro, não vai se arrepender!
Data Science para Negócios
Foster Provost e Tom Fawcett. Alta Books, 2016
É também uma referência bibliográfica em cursos de pós-graduação, só que mais focado em ciência de dados. Em relação aos conceitos apresentados no livro é um pouco mais técnico e específico. Usei muito esse livro para estudar sobre: aprendizado supervisionado x não supervisionado; processo de mineração de dados, classificação; análise preditiva; agrupamentos; entre outros assuntos importantes na área.
O destaque dele é que mesmo depois que você terminar de ler, vai continuar consultando. O livro acaba virando uma referência, vai ficar guardado na sua estação de trabalho.
Alguns dos conhecimentos apresentados são densos, difíceis de assimilar em uma primeira leitura, então ocorre de você estar estudando um algoritmo ou técnica, praticando no R ou Python e acabar voltando ao livro para entender: teoria, ajustes necessários, limitações e uso do modelo. Acaba sendo uma peça, no “canivete suíço” do analista de dados.
Storytelling com Dados: um guia sobre visualização de dados para profissionais de negócios
Cole Nussbaumer Knaflic. Alta Books, 2018
É comum que o analista de dados, ao longo do tempo fique mais inclinado em gerar conhecimento através dos dados do que preocupado com o design de suas apresentações.
Já vi excelentes estudos não serem aproveitados como deveriam, pela falta de engajamento das personas, que deveriam aproveitar aquelas informações, pois não entendiam todos aqueles números, gráficos, muito menos, a correlação entre eles.
Até escrevi um artigo aqui no blog, onde comento sobre a importância de uma apresentação atrativa, com os gráficos certos para os dados corretos e que acima de tudo: aponte para uma relação, uma história. Esse é o tema do livro.
A grande lição que ficou para mim, é que você não precisa ser um designer para montar uma apresentação que transmita o conhecimento adquirido, que deve entender quais os pontos importantes dessa história que vai contar e, em muitos casos, menos é mais.
Para mim, é um livro atemporal na carreira de qualquer especialista que construa relatórios, apresentações, etc, pois aborda temas que vão estar presentes em toda a sua profissional.
Estatística Básica.
Wilton de O.Bussab e Pedro A. Morettin. Saraiva, 2004
Como comentei no meu artigo de estreia aqui, esse é um livro que está presente desde que fiz a minha graduação na área de ciência da computação. Foi o primeiro da minha biblioteca técnica.
Em diversas ocasiões na minha carreira ele saiu da minha prateleira de livros e veio para a estação de trabalho. Se você trabalha com qualquer profissão que exija a análise de números, ela será útil, pois aborda conceitos e práticas de estatística necessárias no dia a dia.
E acredite, ele não vai sair da sua mesa!
R para Data Science: importe, arrume, transforme, visualize e modele dados.
Hadley Wickham e Garret Grolemund. Altabooks, 2019.
Livro prático, eficiente, uma baita ferramenta e um guia de referência. O interessante é que no primeiro capítulo o autor já faz você colocar a mão na massa. Nada de “hello world”, você já começa fazendo alguns gráficos com ggplot2. Só no segundo capítulo, o autor apresenta o básico de programação em R.
Lendo as avaliações do livro vi que algumas pessoas não gostaram da organização dos capítulos. Por ser um livro técnico, eu não vejo problema em uma literatura não linear. Esse tipo de livro você pode começar a ler do meio para frente, pode pular capítulos se quiser. Contudo, entendo que as pessoas com menos familiaridade com programação, podem ter alguma dificuldade. No meu caso, por exemplo, eu já sabia várias coisas em R, então, não tive problemas.
É mais que uma referência bibliográfica, é uma ferramenta de trabalho para mim. Entenda que por mais que você já programe há anos em uma linguagem, dificilmente vai lembrar de tudo. Nos últimos anos, como comecei a usar o Kindle e a comprar meus livros técnicos nesse formato, pois a consulta fica mais fácil. Então, para lembrar aquele comando, como fazer aquele gráfico, como otimizar aquele código, o nome daquela biblioteca, ficou muito mais fácil.
Data Science do Zero.
Joel Grus. Alta Books, 2021.
Se o livro anterior é a referência para R em ciência de dados, este é a mesma coisa só que focado em Python. Ou seja, recomendo ter e estudar o Data Science do Zero também.
A diferença desse livro é que ele aprofunda um pouco mais as técnicas e conceitos, já que além das funcionalidades básicas como: visualização de dados, álgebra e estatística; ele aborda também a parte de previsões, classificações, redes neurais, aprendizado profundo, entre outros assuntos. Na minha opinião é um livro mais completo, pois inclui teoria, prática, conceitos importantes e também ética na ciência de dados.
Sim, mais um livro que não vai sair da sua mesa!
Indicadores de Desempenho.
Andressa S. N. Francischini, Paulino G. Francischini. Alta Books, 2017.
Não é um livro específico para ciência de dados ou BI, mas que é muito útil para quem trabalha na área uma vez que faz uma conceituação muito boa sobre indicadores. O grande momento dele é quando faz uma recomendação de número máximo de indicadores por nível hierárquico nas empresas. Segue a linha do menos é mais também.
Por que insisto tanto nesse negócio de mais qualidade e menos quantidade? Porque foco é tudo. Eu já vi (e ainda vejo, embora com menos frequência) relatórios e dashboards sem foco nenhum, com dados e mais dados, onde você não sabe onde o negócio começa ou termina. É lógico que um analista precisa examinar todas as variáveis possíveis para entender quais são importantes e precisam ser consideradas em seu estudo, mas muitas vezes alguns números acabam entrando nos documentos só “para inglês ver”.
É um livro que vai ajudar bastante você entender o processo de escolha de indicadores para seus estudos e avaliações periódicas.
Web Analytics 2.0: The Art of Online Accountability & Science of Customer Centricity.
Avinash Kaushik. Sybex, 2009.
“Haaaa Erick, você está indicando um livro ultrapassado!“. Calma, não é bem assim.
Quando esse negócio de web analytics, análise de dados, business intelligence focado em marketing online começou a ser um assunto “pop” nas mesas de happy hour, eventos e encontros de profissionais da área, um nome muito citado era do Avinash Kaushik. Ele teve um papel importante na época como evangelizador de web analytics, escreveu dois livros, mantinha um blog bacana sobre o tema (Occam’s Razor) e dava palestras. De fato, o Avinash se tornou uma referência, e seus livros um guia para quem estava começando na área.
Creio que muito do sucesso de seus textos vinha da maneira simples de explicar alguns temas que para iniciantes da área, pareciam ser complexos.
Embora algumas das ferramentas mostradas no livro possam estar ultrapassadas, as lógicas de análises, dicas e experiências ainda podem ser aproveitadas. É outro exemplo de livro que ficava na mesa do escritório. Certamente vale a leitura, principalmente se você é iniciante, mas minha recomendação é: não tenha como sua principal referência hoje, contudo, é um ótimo livro com conceitos de business intelligence.
Possíveis perguntas que podem ocorrer.
E se eu tivesse que comprar só um livro de data science?
Se por questões de planejamento financeiro ou mesmo foco você quer comprar só um desses livros no momento, eu recomendo que compre o “Data Science do Zero“, pelos motivos que comentei.
Desde o seu prefácio, até os capítulos finais, você aprenderá algo. Ali tem conteúdo para uma carreira inteira (ou boa parte) na ciência de dados.
Agora, se sua pergunta for: por onde eu começo?
Se está começando a estudar na área, o “Business Intelligence e análise de dados para gestão do negócio” é uma excelente opção. Ele tem um conteúdo mais fácil de entender e embora seja um livro com mais de 600 páginas, sua leitura mais fácil, em virtude de como os autores aproximam os conceitos apresentados, com o nosso dia a dia. É um livro que serve muito bem ao ambiente acadêmico e também no corporativo.