Recomendações

Abaixo segue algumas recomendações de livros, artigos e outros materiais que tiveram grande impacto na minha vida profissional.

Física

• Uma breve história do tempo, por Stephen Hawking. Li esse livro quando estava cursando o ensino médio, o que foi muito importante no desenvolvimento de meu interesse por física.

• Aulas do Farina. Farina, meu orientador acadêmico desde a graduação, é conhecido por ser apaixonado por física e ensino, possuindo um talento especial para motivar seus estudantes. Não foi diferente comigo, que adquiri um fascínio pelos efeitos do vácuo quântico e outros assuntos em física. Uma pequena amostra das coisas que ele costuma falar sobre pode ser encontrada nesse fantástico artigo de revisão sobre efeito Casimir (em inglês) e nesse seminário sobre Christiaan Huygens.

• Photons and atoms: introduction to quantum electrodynamics, por Cohen-Tannoudji. Esse é um livro técnico sobre eletrodinâmica quântica e interação entre átomos e fótons. Eu o recomendo para qualquer um que deseje desenvolver um entendimento profundo da teoria por trás das interações luz-matéria.

• Veritasium (canal). Acho impressionante o quão fora da curva é esse canal. A diversidade de temas e a qualidade do conteúdo e apresentação são absurdas.

Finanças

• The Little Book of Common Sense Investing, por John Bogle. Descobri nesse livro a única maneira que existe de investir no mercado de ações: fundos de índice do mercado global de ações. Considero esse livro essencial para quem se sente perdido no mundo dos investimentos, assim como o canal do Ben Felix. Sim, sou um “Boglehead” com muito orgulho!

• Principles of Corporate Finance. Um livro sobre finanças corporativas com uma pegada mais acadêmica. Saí da academia mas a preferência por esse tipo de conteúdo permaneceu. Devo mencionar que não teria chegado nesse livro não fosse o curso espetacular do professor Andrew Lo, disponível gratuitamente no youtube!

• The Plain Bagel (canal). “Plain and simple”. Aprendi e me interessei mais sobre o mundo das finanças muito por conta do conteúdo desse canal. Vale a pena conferir.

Inteligência artificial

• Tutorial de aprendizado de máquinas do Gabriel Schleder . Esse tutorial foi apresentado no Encontro de Outono da Sociedade Brasileira de Física (EOSBF) de 2019 e foi o primeiro contato que eu tive com aprendizado de máquinas (além de ouvir falar por outras pessoas). É baseado em seu artigo deveras interessante sobre aprendizado de máquinas aplicado à ciência de materiais.

• AlphaStar: a inteligência artigicial da google que derrotou alguns dos melhores jogadores de StarCraft II. Para aqueles que não sabem, eu sou um grande fã do jogo de estratégia em tempo real StarCraft II. Eu fiquei impressionado quando assisti a AlphaStar vencer partidas 1v1 contra jogadores profissionais como o TLO, o que me motivou a aprender mais sobre o assunto.

• Introduction to Statistical Learning: With Applications in R, por Gareth James. Como eu possuo uma forte formação acadêmica, eu tive muito mais facilidade de entender os conceitos de estatística e aprendizagem de máquinas utilizando esse livro. É incrível como o autor é capaz de expor cada conceito e algoritmo de aprendizado de forma tão clara. Eu também recomendo o curso de aprendizagem automática do Andrew Ng disponível na plataforma Coursera, por ser uma excelente introdução ao assunto.

Inferência causal

• The book of Why: The New Science of Cause and Effect, por Judea Pearl. Só depois que comecei a trabalhar com ciência de dados que eu percebi como machine learning é uma ferramenta limitada no que diz respeito ao entendimento das causas de efeitos observáveis (tente treinar um modelo de ML para estimar o efeito de aumentar o preço dos quartos de um hotel em sua taxa de ocupação pra você ver só o que acontece!). Esse livro é uma ótima introdução sobre o tema “Inferência causal” e também aborda as limitações da inteligência artificial que temos hoje (e até da própria estatística!)

• Causal Inference for the Brave and True, por Matheus Facure. Para quem deseja desbravar a fundo o maravilhoso mundo da inferência causal, esse material do Matheus é um excelente ponto de partida. Além de ser muito bem escrito, ainda conta com excelentes referências para você se apaixonar pelo assunto.