Data Science par la pratique - Fondamentaux avec Python - Compact

2e édition

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Résumé

Les librairies spécialisées dans la manipulation de données scientifiques, les modules et autres outils dédiés sont très utiles pour la pratique des data sciences et ils représentent également un bon moyen de se plonger dans la discipline sans comprendre vraiment ce que sont les data sciences. L'objectif de cet ouvrage est de vous donner les bons outils fondamentaux, souvent les plus populaires, et algorithmes pour vous permettre de les implémenter de A à Z, from scratch ! La nouvelle édition de l'ouvrage est augmentée et mise à jour pour refléter les nouveaux usages en matière de data science.
Traduction de l'ouvrage phare d'O'Reilly, Data Science from Scratch.

Sommaire

    • Qu'est-ce que la data science ?
    • Cours accéléré de Python
    • Visualisation des données
    • Algèbre linéaire
    • Statistique
    • Probabilités
    • Hypothèses et inférences
    • Descente de gradient
    • Collecte des données
    • Travail sur les données
    • Apprentissage automatique
    • Les k plus proches voisins
    • Classification naïve bayésienne
    • Régression linéaire simple
    • Régression multiple
    • Régression logistique
    • Arbres de décision
    • Réseaux neuronaux
    • Apprentissage profond
    • Partitionnement de données
    • Traitement automatique du langage naturel
    • Analyse des réseaux
    • Systèmes de recommandation
    • Bases de données et SQL
    • MapReduce
    • Ethique des données
    • En avant pour la data science

Caractéristiques

  • Date de parution
    22/10/2020
  • Editeur
  • ISBN
    978-2-212-67907-6
  • EAN
    9782212679076
  • Format
    Compact
  • Présentation
    Dos carré collé
  • Nb. de pages
    385 pages
  • Poids
    0.83 Kg
  • Dimensions
    19,1 cm × 23,0 cm × 2,5 cm

Avis libraires et clients

À propos de l'auteur

Biographie de Joël Grus

Joel Gros 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.

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