Seis leituras obrigatórias em Ciência de Dados e Inteligência Artificial para 2025

Em um cenário de rápidas transformações digitais e novas regulamentações em Inteligência Artificial (IA), cresce a busca por profissionais qualificados em Ciência de Dados e IA. O domínio dessas áreas se tornou essencial para empresas que desejam aprimorar seus processos decisórios, inovar e manter a competitividade em um mercado globalizado e orientado por dados.

De acordo com Ana Paula Simões, editora de Ciências Exatas do Grupo GEN, a corrida por atualização nunca foi tão intensa.

“As organizações buscam profissionais capazes de aplicar inteligência artificial e ciência de dados de acordo com as demandas do mercado. Nesse contexto, as obras publicadas pelo GEN cumprem um papel estratégico, pois oferecem bases teóricas e aplicações práticas em um campo em constante evolução”, afirma.

Entre as referências mais indicadas para estudantes, docentes e profissionais que desejam se aprofundar nesse universo, a editora destaca seis títulos fundamentais:

• “Inteligência Artificial: Uma Abordagem de Aprendizado de Máquina” (3ª edição) – Katti Faceli, Ana Carolina Lorena, João Gama, Tiago Almeida e André Carvalho

Referência nacional premiada com o Prêmio Jabuti, a nova edição traz fundamentos e tendências da IA, com foco em aprendizado de máquina e redes neurais profundas. Inclui exemplos em Python e estudos de caso em saúde, meio ambiente e cibersegurança.

• “Inteligência Artificial: Uma Abordagem Moderna” (4ª edição) – Stuart Russell e Peter Norvig

Considerado o livro mais completo do mundo sobre IA, é adotado em mais de 1.500 universidades. Reúne sete décadas de pesquisa e aborda aprendizado profundo, robótica, visão computacional e ética, com linguagem acessível.

• “Inteligência Artificial: do Zero a Superpoderes” – Martha Gabriel

Explica IA de maneira didática, explorando riscos, oportunidades e impactos no cotidiano. É uma leitura ideal para quem busca entender a tecnologia sem conhecimento técnico prévio.

• “Manual de Análise de Dados” – Luiz Paulo Fávero e Patrícia Belfiore

Uma das principais referências nacionais em machine learning aplicado, o livro combina teoria estatística e prática com ferramentas como Excel®, SPSS®, R®, Python® e Stata®, em exercícios com dados reais.

• “Estatística e Ciência de Dados” (2ª edição) – Pedro Morettin e Julio Singer

Desenvolvido por dois dos principais especialistas brasileiros, integra estatística, programação e aplicações práticas, com exemplos em R® e abordagens sobre redes neurais e algoritmos de classificação.

• “Ciência de Dados – Fundamentos e Aplicações” – André Carvalho, Ângelo Menezes e Robson Bonidia

Apresenta uma introdução prática à Ciência de Dados com Python, abordando estatística básica, ética no uso de dados e metodologias de exploração. É ideal para iniciantes e profissionais em projetos colaborativos.

Para Ana Paula Simões, essas obras ultrapassam a dimensão técnica e ajudam a compreender o impacto social da IA.

“Mais do que dominar ferramentas, é preciso entender o papel da Inteligência Artificial e da Ciência de Dados na transformação da economia, da educação, da saúde e dos negócios. Essas leituras são fundamentais para quem deseja se destacar em um dos campos mais promissores da atualidade”, conclui.