Python pour le data scientist - 2e éd.: Des bases du langage au machine learning - Softcover

Book 43 of 43: InfoPro

Jakobowicz, Emmanuel

 
9782100812240: Python pour le data scientist - 2e éd.: Des bases du langage au machine learning

Synopsis

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 ?
Vous apprendrez à tirer parti des multiples outils Python tels  que Anaconda, Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn,  Bokeh, Scikit-Learn, TensorFlow, PySpark… pour mettre en place  vos traitements.
Cette deuxième édition est complétée et enrichie par des mises  à jour de code liées aux évolutions de Python et des packages  de data science. Des données plus récentes sont aussi utilisées.

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

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About the Author

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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9782100770755: Python pour le data scientist - Des bases du langage au machine learning: Des bases du langage au machine learning

Featured Edition

ISBN 10:  2100770756 ISBN 13:  9782100770755
Publisher: DUNOD, 2018
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