Ouvrage

Python pour le data scientist

Des bases du langage au machine learning

InfoPro
2024


356 pages

Présentation

Si vous vous intéressez au traitement des données avec le langage Python, cet ouvrage s’adresse à vous.
Que vous  soyez débutant en Python ou que vous ayez une expérience significative, il vous apportera les clés pour utiliser ce langage en data science.
Ce livre répond à de nombreuses questions sur Python :
  • Comment utiliser Python en data science ?
  • Comment coder en Python ?
  • Comment préparer des données avec Python ?
  • Comment créer des visualisations attractives avec Python ?
  • Comment appliquer des modèles de machine learning et de deep learning avec Python ?
  • Comment passer aux environnements big data ?
Pour mettre en place vos traitements, vous apprendrez à tirer parti des multiples outils Python tels que Anaconda, Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn,  Bokeh, Scikit-Learn, TensorFlow, PySpark…
Cette troisième édition, entièrement refondue et augmentée, est enrichie des mises à jour de code liées aux évolutions de Python et des packages de data science.
L’ensemble du code compris dans cet ouvrage est  disponible sous la forme de notebooks Jupyter dans  le repository public de l’auteur : https ://github.com/emjako/pythondatascientist

Sommaire

Chapitre d’ouvrage

Pages de début

Chapitre d’ouvrage

Avant-propos

Partie 1. Les fondamentaux du langage Python

Chapitre d’ouvrage

Présentation

Chapitre d’ouvrage

1. Python, ses origines et son environnement

Chapitre d’ouvrage

2. Python from scratch

Partie 2. La préparation et la visualisation des données avec Python

Chapitre d’ouvrage

Présentation

Chapitre d’ouvrage

3. Python et les données(NumPy et Pandas)

Chapitre d’ouvrage

4. La préparation des données et les premières statistiques

Chapitre d’ouvrage

5. Data visualisation avec Python

Partie 3. Python, le machine learning et le big data

Chapitre d’ouvrage

Présentation

Chapitre d’ouvrage

6. Différentes utilisations du machine learning avec Python

Chapitre d’ouvrage

7. Python et le big data : tour d’horizon

Chapitre d’ouvrage

Lexique de la data science

Chapitre d’ouvrage

Mettre en place votre environnement

Chapitre d’ouvrage

Bibliographie

Chapitre d’ouvrage

Index


Date de parution : 13/03/2024

Date de mise en ligne : 27/06/2024

ISBN 9782100859764

Cet ouvrage est en accès conditionnel

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356 pages, format électronique (HTML et feuilletage, par chapitre)
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