Obras de referência ajudam a compreender fundamentos, aplicações práticas e tendências de IA e Data Science
Em meio às transformações digitais e às regulamentações em curso, cresce a demanda por profissionais qualificados em Inteligência Artificial (IA) e Ciência de Dados em diversos setores. Esse movimento reflete a corrida global por capacitação confiável, já que as empresas buscam profissionais capazes de aplicar IA e análise de dados em processos decisórios, inovação e competitividade.
Segundo Ana Paula Simões, editora de Ciências Exatas do Grupo GEN, “a corrida por capacitação nunca foi tão intensa. As organizações buscam profissionais capazes de aplicar inteligência artificial e ciência de dados nos negócios, de acordo com a sua atuação e necessidades do mercado. Nesse contexto, de mudanças rápidas e atualização constante, as obras publicadas pelo GEN cumprem um papel altamente estratégico”, afirma.
Entre as principais referências bibliográficas da editora indicadas para estudantes e profissionais que desejam mergulhar nesse universo, destacam-se:
1. “Inteligência Artificial: Uma Abordagem de Aprendizado de Máquina” (3ª edição), de Katti Faceli, Ana Carolina Lorena, João Gama, Tiago Almeida e André Carvalho: Referência nacional e vencedor do Prêmio Jabuti 2012 – ano do lançamento de sua 1º edição. Atualizada e publicada em 2025, a nova edição apresenta fundamentos e tendências em IA, com foco em aprendizado de máquina e redes neurais profundas. Inclui exemplos práticos em Python e estudos de caso em áreas como saúde, meio ambiente, cibersegurança e cidades inteligentes.
2. “Inteligência Artificial: Uma Abordagem Moderna” (4ª edição), de Stuart Russell e Peter Norvig: Clássico global, usado em mais de 1.500 universidades. Atualizado com aprendizado de máquina, aprendizado profundo, robótica, visão computacional e ética na IA. Sintetiza 70 anos de pesquisa e tendências atuais, de forma completa e acessível para estudantes e profissionais.
3. “Inteligência Artificial: do Zero a Superpoderes”, de Martha Gabriel: Explica IA de forma simples e didática, com foco em oportunidades, riscos e impactos no cotidiano. Inclui exemplos e casos reais, ideal para quem quer entender a tecnologia sem conhecimento técnico prévio.
4. “Manual de Análise de Dados”, de Luiz Paulo Fávero e Patrícia Belfiore: Referência nacional em análise de dados e machine learning. Ensina estatística e modelagem prática com Excel®, SPSS®, Stata®, R® e Python®, combinando teoria e exercícios aplicados a dados reais.
5. “Estatística e Ciência de Dados” (2ª edição), de Pedro Morettin e Julio Singer: Desenvolvido por dois dos mais reverenciados profissionais da área no país, integra estatística, computação e aplicações práticas. Apresenta análise exploratória, algoritmos de classificação e redes neurais, com exemplos em R® e dados reais.
6. “Ciência de Dados – Fundamentos e Aplicações”, de André Carvalho, Ângelo Menezes e Robson Bonidia: Introdução à Ciência de Dados com Python, estatística básica, exploração e manipulação de dados. Inclui exemplos práticos e orientações éticas, ideal para iniciantes e profissionais em projetos colaborativos.
Para Ana Paula Simões, a relevância dessas obras vai além da técnica, alcançando também impactos sociais e profissionais. “Mais do que dominar ferramentas, os profissionais precisam compreender o papel da IA e da Ciência de Dados na sociedade e como essas tecnologias podem transformar a economia, a saúde, a educação e os negócios. Esse conjunto de leituras é essencial para quem deseja se destacar em um dos campos mais promissores da atualidade”, conclui.
Sobre o Grupo GEN
O GEN | Grupo Editorial Nacional é a maior referência em publicações científicas, técnicas e profissionais no Brasil. Reúne selos editoriais, alguns com mais de um século de tradição. Reconhecido pela relevância de seus autores e pela qualidade de seus conteúdos, oferece materiais atualizados para estudantes, profissionais e concurseiros em áreas como Direito, Medicina e Saúde, Exatas, Humanas e Negócios e Gestão.