Python pour le data scientist - 2e éd. - Des bases du langage au machine learning - E-book - ePub

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Emmanuel Jakobowicz - Python pour le data scientist - 2e éd. - Des bases du langage au machine learning.
Python est devenu en quelques années un langage majeur dans l'univers des applications centrées sur le traitement des données, et plus particulièrement... Lire la suite
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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. Cette 2e édition comportent de très nombreuses mises à jour sur les évolutions récentes du langage Python, sur les "packages" utilisés en data science, et sur d'autres logiciels associés comme TensorFlow et Keras.

Caractéristiques

  • Date de parution
    03/03/2021
  • Editeur
  • Collection
  • ISBN
    978-2-10-082638-4
  • EAN
    9782100826384
  • Format
    ePub
  • Nb. de pages
    320 pages
  • Caractéristiques du format ePub
    • Pages
      320
    • Taille
      9 643 Ko
    • Protection num.
      Contenu protégé
    • Imprimable
      1 copie autorisée
    • Copier coller
      Non Autorisé

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À propos de l'auteur

Biographie d'Emmanuel Jakobowicz

Emmanuel Jakobowicz est data scientist, développeur et formateur Python depuis de nombreuses années. Il est fondateur de Stat4decision, entreprise spécialisée en conseil et formation en data science, et co-organisateur du Meetup PyData Paris. Spécialisé dans la création et l'implémentation de méthodes avancées d'analyse de données, il a un doctorat en statistique appliquée.

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