An Introduction to Statistical Learning (Python)

James, Witten, Hastie, Tibshirani

Se fosse pra indicar um só pra começar, seria esse. Teoria o suficiente pra entender o porquê, e código pra rodar hoje à noite.

An Introduction to Statistical Learning (R)

James, Witten, Hastie, Tibshirani

O ISLP em R. Se você prefere R ao Python, começa aqui: mesmas ideias, exemplos em R.

The Elements of Statistical Learning

Hastie, Tibshirani, Friedman

O irmão pesado do ISLP. Ninguém lê de capa a capa: você abre quando precisa encarar a matemática de frente.

Statistical Rethinking

Richard McElreath

Ensina bayesiana como raciocínio, não como fórmula decorada. Poucos livros mudaram tanto o jeito que eu penso inferência.

Doing Bayesian Data Analysis

John Kruschke

O tutorial de bayesiana com R, JAGS e Stan. Didático o suficiente para iniciantes, rigoroso o suficiente para quem quer entender o que está fazendo. Par ideal com o Statistical Rethinking.

Statistical Inference via Data Science

Chester Ismay e Albert Y. Kim

Inferência via tidyverse e moderndive. Ótimo ponto de entrada pra quem já sabe R básico e quer entender estatística de verdade.

Beyond Multiple Linear Regression

Paul Roback e Julie Legler

Quando a regressão linear simples não resolve. Modelos mistos, dados de contagem, séries — tudo num volume só.

Estatística Básica

Bussab e Morettin

O clássico das faculdades brasileiras. Base sem firula, do jeito que formou gerações inteiras.

Practical Nonparametric Statistics

W. J. Conover

O texto de referência em estatística não paramétrica. Cobre os principais testes para amostras independentes, pareadas e ANOVA não paramétrica.

Applied Multivariate Statistical Analysis

Richard A. Johnson e Dean W. Wichern

A referência em análise multivariada. PCA, análise fatorial, clustering e discriminante num volume só — o livro que ficou na minha mesa durante o mestrado.

Probability and Statistics

Morris H. DeGroot e Mark J. Schervish

O tratamento mais rigoroso de probabilidade e inferência que existe em língua inglesa. Referência obrigatória pra quem quer entender estatística de verdade.

An Introduction to Probability Theory and Its Applications

William Feller

Clássico absoluto. Feller constrói a teoria de probabilidade do zero com rigor e elegância. Ainda hoje é a referência que ninguém conseguiu superar.

Probabilidade e Variáveis Aleatórias

Marcos Nascimento Magalhães

A referência brasileira em probabilidade. Rigoroso sem ser inacessível — ideal pra quem quer ir além da estatística descritiva e entender a teoria por trás.

Markov Chain Monte Carlo: Stochastic Simulation for Bayesian Inference

Dani Gamerman e Hedibert F. Lopes

O livro brasileiro de MCMC. Cobre teoria e prática do amostrador de Gibbs ao HMC com rigor matemático. Referência obrigatória pra quem quer implementar bayesiana de verdade.

Statistical Inference: An Integrated Approach

Helio S. Migon, Dani Gamerman e Francisco Louzada

Inferência integrando as escolas frequentista e bayesiana num só volume. Escrito por brasileiros, com exposição clara das distribuições condicionais completas e modelos hierárquicos.

Estatística Não Paramétrica para as Ciências do Comportamento

Sidney Siegel

O clássico da estatística não paramétrica nas ciências do comportamento. Apresenta os testes mais relevantes com exemplos detalhados.

Ruído: Uma Falha no Julgamento Humano

Kahneman, Sibony, Sunstein

Não é só o viés que atrapalha: é a variação aleatória nas nossas decisões. Leitura obrigatória pra quem trabalha com previsão.

Exploratory Data Analysis

John Wilder Tukey

O livro que batizou a AED. Tukey definiu em 1977 o que significa olhar pra dados antes de modelar — as ideias ainda são o ponto de partida de qualquer análise séria.

Modelos Lineares Generalizados e Aplicações

Gauss M. Cordeiro, Clarice G. B. Demétrio e Rafael A. Moral

GLM bem-ensinado, em português. Família exponencial, estimação, inferência, diagnóstico e aplicações a dados contínuos e discretos — com código R.

Análise de Sobrevivência: Teoria e Aplicações em Saúde

Carvalho, Andreozzi, Codeço, Campos, Barbosa, Shimakura

A referência brasileira de análise de sobrevivência na saúde. De Kaplan-Meier ao modelo de Cox, com exemplos em R e dados reais de epidemiologia.

Análise de Sobrevivência Aplicada

Enrico A. Colosimo e Suely R. Giolo

Dados que terminam antes da hora são a norma em saúde e engenharia. Este é o livro que explica por que você não pode ignorar os censurados — e o que fazer com eles.

Introduction to Reliability Engineering

E. E. Lewis

Quando a pergunta não é 'o modelo ajustou bem' mas 'o sistema vai falhar quando?'. A base teórica de confiabilidade para estatísticos que trabalham com dados de falha e tempo de vida.

Estatística: O Que É, Para Que Serve, Como Funciona

Charles Wheelan

Estatística de ler na praia, com humor. Ótimo presente pra quem tem medo de número.

Como Mentir com Estatística

Darrell Huff

Setenta anos de idade e continua atual. Depois dele, todo gráfico bonito vira suspeito.

O Andar do Bêbado

Leonard Mlodinow

Quanto do que a gente chama de mérito é acaso disfarçado? Mais do que dá vontade de admitir.

Uma Senhora Toma Chá...

David Salsburg

A história da estatística contada quase como romance. Vai bem mais rápido do que a cara sugere.

O Sinal e o Ruído

Nate Silver

Sobre por que quase toda previsão erra feio. No Kindle custa menos que um café.

Iludidos pelo Acaso

Nassim Nicholas Taleb

Taleb antes da fama. Sobre confundir sorte com talento, o vício preferido da nossa área.

Rápido e Devagar: Duas Formas de Pensar

Daniel Kahneman

Um Nobel sobre os dois sistemas que decidem por você sem avisar. Denso, mas rende cada página.

R para Data Science

Hadley Wickham e Garrett Grolemund

Se você mexe com R, comece por aqui. Tidyverse bem ensinado, e em português.

Advanced R

Hadley Wickham

Onde o R para de ser ferramenta e vira linguagem de verdade. O salto pra escrever código que os outros copiam.

ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis

Hadley Wickham

A gramática dos gráficos pela mão de quem a inventou. Gráfico bom deixa de depender de sorte.

Tidy Modeling with R

Max Kuhn e Julia Silge

Modelagem com tidymodels do jeito certo. Do pré-processamento ao tuning, tudo em sintaxe arrumada.

Text Mining with R

Julia Silge e David Robinson

Análise de texto com tidytext. NLP acessível em R, com exemplos que fazem sentido.

R Graphics Cookbook (2nd Edition)

Winston Chang

Receitas prontas de ggplot2. Você vê o gráfico que quer e encontra o código direto.

R Markdown Cookbook

Yihui Xie, Christophe Dervieux, Emily Riederer

Tudo que o R Markdown consegue fazer. Livro de referência, não de leitura linear.

Geocomputation with R

Lovelace, Nowosad, Muenchow

Dados espaciais, mapas e análise geográfica em R. sf, terra e ggplot2 juntos num volume.

Efficient R Programming

Colin Gillespie e Robin Lovelace

Código R rápido e escalável. Profiling, paralelismo e boas práticas que pouca gente ensina.

Engineering Production-Grade Shiny Apps

Fay, Rochette, Guyader, Girard

Além do app que roda no laptop. Arquitetura de Shiny sério pra ir pra produção de verdade.

Applied Econometrics with R

Christian Kleiber e Achim Zeileis

O livro do pacote AER. Regressão, Tobit, dados de contagem e séries temporais em R — com os dados do artigo incluídos no pacote. Referência obrigatória pra econometria aplicada em R.

Python Fluente (vol. 1)

Luciano Ramalho

Python de gente grande, escrito por um brasileiro. Passa do "funciona" pro "entendi por quê". (Este é o vol. 1 da edição em três partes.)

Python para Análise de Dados

Wes McKinney

Pandas explicado por quem escreveu o pandas. Desses que ficam abertos na mesa o dia todo.

Guia do Python para Data Science

Jake VanderPlas

NumPy, pandas, scikit-learn e matplotlib num volume só. Livro de bancada.

Mãos à Obra: Aprendizado de Máquina com Scikit-Learn, Keras e TensorFlow

Aurélien Géron

O prático de ML que eu mais indico. Sai do zero e chega no deploy, sempre com código do lado.

Engenharia de Software para Cientistas de Dados

Catherine Nelson

A ponte entre o notebook e o sistema que roda em produção. O livro que faltava pra ciência de dados virar engenharia.

The Hundred-Page Machine Learning Book

Andriy Burkov

Cem páginas, zero enrolação. É o que eu mando pra quem chega perguntando por onde começar em ML.

Machine Learning: Guia de Referência Rápida

Matt Harrison

Canivete suíço do dia a dia. Uma receita rápida pra cada tarefa chata de ML.

Projetando Sistemas de Machine Learning

Chip Huyen

ML que sobrevive fora do notebook bonito. É o que separa júnior de sênior na prática.

Fairness and Machine Learning

Barocas, Hardt, Narayanan

O que é um modelo justo? Como medir e corrigir discriminação algorítmica. Leitura obrigatória pra quem coloca modelo em produção.

Interpretable Machine Learning

Christoph Molnar

SHAP, LIME, PDP — tudo que você precisa pra explicar qualquer modelo. Disponível online de graça.

Feature Engineering and Selection

Max Kuhn e Kjell Johnson

Engenharia de features bem feita resolve metade do problema. Max Kuhn explica como.

Ensemble Methods for Machine Learning

Gautam Kunapuli

Bagging, boosting, stacking explicados do zero. Boa referência pra entender o que faz o XGBoost funcionar.

Imbalanced Classification with Python

Jason Brownlee

Oversampling, undersampling, cost-sensitive learning — o guia pra quando seus dados são tortos.

Introdução a Mineração de Dados com aplicações em R

Leandro Augusto da Silva

Introdução prática à mineração de dados com R. Cobre agrupamento, classificação, regressão e validação de modelos — base para quem quer ir além da estatística clássica.

Deep Learning

Goodfellow, Bengio, Courville

A referência de deep learning. Tem de graça no site oficial, mas o impresso vira consulta de estante.

Build a Large Language Model (From Scratch)

Sebastian Raschka

Um LLM montado linha por linha. Não conheço jeito melhor de entender o que roda por baixo do capô.

Hands-On Large Language Models

Jay Alammar e Maarten Grootendorst

LLM na prática, com as ilustrações que fazem o transformer finalmente clicar.

AI Engineering

Chip Huyen

O mais atual pra quem constrói produto com IA generativa. Caro, mas você paga pelo timing.

Natural Language Processing with Transformers

Tunstall, von Werra, Wolf

Hugging Face pelos próprios autores da Hugging Face. Do fine-tuning ao deploy.

Forecasting: Principles and Practice

Rob J Hyndman e George Athanasopoulos

A referência em séries temporais. Disponível online de graça e melhor que a maioria dos cursos.

Forecasting: Principles and Practice, the Pythonic Way

Nixtla

A versão Python do FPP3, com statsmodels e neuralforecast. Ideal pra quem prefere Python ao R.

Análise de Séries Temporais: Modelos Lineares Univariados

Pedro A. Morettin e Clélia M. C. Toloi

A referência brasileira em séries temporais. A definição que toda graduação de estatística no Brasil aprendeu. Vol 1 cobre modelos lineares univariados — ARIMA, sazonalidade, tendência.

Fundamentals of Data Visualization

Claus O. Wilke

Princípios de visualização independente de ferramenta. Wilke explica o porquê de cada escolha gráfica. Disponível online de graça.

Algoritmos de Destruição em Massa

Cathy O'Neil

O lado sombrio dos modelos. Leia antes de subir qualquer algoritmo que decide sobre gente.

Data Science para Negócios

Foster Provost e Tom Fawcett

Conecta a técnica ao que vira dinheiro. Ensina a pensar como quem aprova o orçamento.

A Cor dos Dados

Ana Paula Gonzalez Torres

Sobre o que os dados revelam e o que escondem. Leitura que muda como você vê os conjuntos de dados.

A Lógica do Cisne Negro

Nassim Nicholas Taleb

Sobre eventos raros de impacto imenso. Completa a trilogia da incerteza de Taleb, ao lado de Iludidos pelo Acaso.

A Cauda Longa

Chris Anderson

Por que nichos vencem. A ideia que mudou como pensamos distribuições e mercados digitais.

Storytelling com Dados

Cole Nussbaumer Knaflic

Seus gráficos param de só existir e passam a convencer. Curto e prático.

The Trusted Advisor

Maister, Green e Galford

Como virar a pessoa que o cliente escuta de verdade. Pra quem vive de consultoria, paga o preço fácil.

Comece pelo Porquê

Simon Sinek

Por que umas ideias grudam e outras não. Muda a forma como você apresenta o próprio trabalho.

O Princípio da Pirâmide

Barbara Minto

Como estruturar qualquer texto pra ser entendido de primeira. A consultoria de elite usa isso há décadas.

Apaixone-se pelo Problema, Não pela Solução

Uri Levine

Do fundador do Waze. Resolva o problema certo antes de escrever a primeira linha de código.

Staff Engineer: Leadership Beyond the Management Track

Will Larson

O manual do engenheiro que cresce sem virar gestor. Influência técnica, arquitetura e liderança sem autoridade formal.

The Secrets of Consulting

Gerald M. Weinberg

Os princípios por trás de qualquer projeto de consultoria bem-sucedido. Ainda atual décadas depois.

Modeling Mindsets

Christoph Molnar

Como escolher o modelo certo pro problema certo. Vai além da técnica e entra no raciocínio por trás das decisões de modelagem.