Data Science par la pratique

Data Science par la pratique

Principes avec Python

  • Nombre de pages : 307 pages
  • Date de parution : 11/05/2017 
  • EAN13 : 9782212118681 Diffusé par Geodif

Partir de zéro, apprendre le langage Python et réaliser, à partir des algorithmes fondamentaux, des programmes, telle est l'ambition de l'auteur qui vous aidera à vous familiariser aux maths et aux stats pour développer des compétences en Data science.

Livre Papier

39.00 €

En stock

Expédié sous 24h

Livre Numérique


Disponible PDF EPUB

26.99 €

Librairie Eyrolles
Paris 5eme

Disponible

Actualisé le 24/11/2017

Avantages Eyrolles.com

Livraison à partir de 0.01 € en France métropolitaine (1)

Paiement en ligne SÉCURISÉ

LIVRAISON dans le monde entier

Retour sous 15 jours

Résumé

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 accéléré de Python
  • Apprenez les fondamentaux de l'algèbre linéaire, des statistiques et des probabilités, et comprenez comment et quand les utiliser en data science
  • Collectez, explorez, nettoyez, bricolez et manipulez les données
  • Plongez dans les bases de l'apprentissage automatique
  • Implémentez des modèles comme les k plus proches voisins, le Bayes naïf, les régressions linéaire ou logistique, les arbres de décision, les réseaux neuronaux et le clustering
  • Explorez les systèmes de recommandation, le traitement du langage naturel, l'analyse de réseau, MapReduce et les bases de données

À qui s'adresse cet ouvrage ?

  • Aux développeurs, statisticiens, étudiants et chefs de projet ayant à résoudre des problèmes de data science.
  • Aux data scientists, mais aussi à toute personne curieuse d'avoir une vue d'ensemble de l'état de l'art de ce métier du futur.

Sommaire

  • Introduction
  • Cours accéléré de Python
  • Visualisation des données
  • Algèbre linéaire
  • Statistique
  • Probabilités
  • Hypothèse et inférence
  • Descente de gradient
  • Collecte des données
  • Travail sur les données
  • Apprentissage automatique
  • k plus proches voisins
  • Classification naïve bayésienne
  • Régression linéaire simple
  • Régression linéaire multiple
  • Régression logistique
  • Arbres de décision
  • Réseaux neuronaux
  • Clustering
  • Traitement automatique du langage naturel
  • Analyse des réseaux
  • Systèmes de recommandation
  • Base de données et SQL
  • MapReduce
  • En avant pour la data science

Extraits

Caractéristiques

 PAPIERNUMERIQUE
Editeur(s)Eyrolles
Auteur(s)Joël Grus
Collection Blanche
Parution 11/05/2017 25/05/2017
Edition  1ère édition
Nb de pages 307 307
Format 19 x 23 -
CouvertureBroché-
Poids 645 -
IntérieurNoir et Blanc-
Contenu- PDF EPUB
EAN13 9782212118681 9782212255478
ISBN13978-2-212-11868-1N/A

Avis (1)

Liste de tous les avis (1 avis) Donnez votre avis

Note moyenne 5/5 | Tous les avis 1

bien

Commentaire de Yoni Z. le 23/05/2017 - Edité le 23/05/2017

youpi

Commentaire Certifié
Ce commentaire vous a-t-il été utile ?
Idée cadeaux de Noël