Python Pour Le Data Scientist - Des Bases Du Langage Au Machine Learning - Emmanuel Jakobowicz
- Collection: InfoPro. Applications & métiers
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Avis sur Python Pour Le Data Scientist - Des Bases Du Langage Au Machine Learning de Emmanuel Jakobowicz Format Grand format... - Livre Informatique
1 avis sur Python Pour Le Data Scientist - Des Bases Du Langage Au Machine Learning de Emmanuel Jakobowicz Format Grand format... - Livre Informatique
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Résumé :
Python est devenu en quelques années un langage majeur dans l'univers des applications centrées sur le traitement des données, et plus particulièrement des gros volumes de données (big data). Cet ouvrage servira de guide à tous ceux qui s'intéressent à l'utilisation de Python pour le travail sur les données et l'automatisation de certaines tâches (data science). Il met l'accent sur la préparation et la mise en forme des données qui sont essentielles dans la qualité du résultat et qui constituent aujourd'hui une part importante du travail du data scientist. L'ensemble des exemples et des exercices présentés dans cet ouvrage sont disponibles sous forme de Notebooks Jupyter. Ils sont accessibles directement sur GitHub dans le répertoire dédié à l'ouvrage ou en téléchargement sur le site Dunod.
Biographie:
Docteur en informatique et expert en data science, Emmanuel Jakobowicz est le fondateur de la société stat4decision spécialisée dans le conseil et la formation en analyse de données. Il utilise Python quotidiennement auprès de ses clients dans le cadre de la mise en place de projets liés au machine learning et au big data.
Sommaire:
["L'origine et l'environnement Python","Les termes clés pour travailler avec Python en science des données","Comment développer en Python ? Comparatif Python \/ R","Les outils pour coder en Python","Python from scratch","Le langage orienté objet","Les structures","Les fonctions","Python et les données","La préparation des données et les premières statistiques","Utilisation du groupby pour décrire des données","Datavisualisation avec Python : le graphique comme outil de compréhension des données","Les graphiques interactifs avec bokeh","Le machine learning ou l'utilisation des algorithmes pour extraire de l'information","L'apprentissage supervisé avec Scikit Learn, Reco et TensorFlow","Python et le big data","Relations entre Python, Hadoop, MapReduce..","Comment requêter des environnements big data avec Python"]
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