Data Science par la pratique: Principes avec Python

· Editions Eyrolles
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Un ouvrage de référence pour les (futurs) data scientists

Les bibliothèques, les frameworks, les modules et les boîtes à outils sont parfaits pour faire de la data science. Ils sont aussi un bon moyen de plonger dans la discipline sans comprendre la data science. Dans cet ouvrage, vous apprendrez comment fonctionnent les outils et algorithmes les plus fondamentaux de la data science, en les réalisant à partir de zéro.

Si vous êtes fort en maths et que vous connaissez la programmation, l'auteur, Joël Grus, vous aidera à vous familiariser avec les maths et les statistiques qui sont au coeur de la data science et à acquérir les compétences informatiques indispensables pour démarrer comme data scientist. La profusion des données d'aujourd'hui contient les réponses aux questions que personne n'a encore pensé à poser. Ce livre vous enseigne comment obtenir ces réponses.

  • Suivez un cours accĂ©lĂ©rĂ© de Python
  • Apprenez les fondamentaux de l'algèbre linĂ©aire, des statistiques et des probabilitĂ©s, et comprenez comment et quand les utiliser en data science
  • Collectez, explorez, nettoyez, bricolez et manipulez les donnĂ©es
  • Plongez dans les bases de l'apprentissage automatique
  • ImplĂ©mentez des modèles comme les k plus proches voisins, le Bayes naĂŻf, les rĂ©gressions linĂ©aire ou logistique, les arbres de dĂ©cision, les rĂ©seaux neuronaux et le clustering
  • Explorez les systèmes de recommandation, le traitement du langage naturel, l'analyse de rĂ©seau, MapReduce et les bases de donnĂ©es
Ă€ qui s'adresse cet ouvrage ?
  • Aux dĂ©veloppeurs, statisticiens, Ă©tudiants et chefs de projet ayant Ă  rĂ©soudre des problèmes de data science.
  • Aux data scientists, mais aussi Ă  toute personne curieuse d'avoir une vue d'ensemble de l'Ă©tat de l'art de ce mĂ©tier du futur.
Un ouvrage de référence pour les (futurs) data scientists Les bibliothèques, les frameworks, les modules et les boîtes à outils sont parfaits pour faire de la data science. Ils sont aussi un bon moyen de plonger dans la discipline sans comprendre la data science. Dans cet ouvrage, vous apprendre...

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About the author

Joel Grus est ingénieur logiciel chez Google. Auparavant data scientist dans plusieurs start-up, il vit aujourd’hui à Seattle et participe régulièrement à des réunions de data scientists. Il blogue occasionnellement sur joelgrus.com et tweete toute la journée via le compte @joelgrus

Joel Grus est ingénieur logiciel chez Google. Auparavant data scientist dans plusieurs start-up, il vit aujourd’hui à Seattle et participe régulièrement à des réunions de data scientists. Il blogue occasionnellement sur joelgrus.com et tweete toute la journée via le compte @joelgrus

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