Python En Pratique Pour Le Data Scientist
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Python en pratique pour le data scientist
Python s'est imposé ces dernières années comme un langage de programmation incontournable dans de nombreux domaines. En science des données (data science), il se distingue comme un outil essentiel pour mener à bien des projets complexes grâce à son caractère universel. Il constitue aujourd'hui l'outil de choix pour la création de prototypes et un allié incontournable dans les domaines du big data, du machine learning, du deep learning et de l'intelligence artificielle. Cet ouvrage a pour but de vous accompagner dans la découverte de Python, un langage à la fois simple d'utilisation et puissant pour les utilisateurs travaillant avec les données. L'objectif est de vous fournir les connaissances nécessaires pour comprendre et maitriser Python dans le contexte de la data science. Pour quiconque aspire à devenir data scientist ou l'est déjà, la maitrise de Python est désormais un impératif.
Data science pour l’agriculture et l’environnement - Méthodes et applications avec R et Python
La data science a acquis une grande renommée dans de nombreux domaines mais son utilisation en agriculture et, plus largement dans les sciences environnementales, reste encore limitée. Ce manuel d’initiation vise à démocratiser l’usage de la data science pour des applications en lien avec l’agriculture et l’environnement. L’ouvrage couvre les principales méthodes couramment utilisées pour la prédiction, la classification et le partitionnement de données. Il comporte à la fois des explications détaillées du fonctionnement de chaque méthode, une description de codes R et Python permettant leur utilisation pratique, et des exemples d’applications concrètes en lien avec les sciences agricoles et environnementales.
Python & Pandas et les 36 problèmes de data science - Problèmes et exercices corrigés pas à pas
Ce livre contient 36 problèmes corrigés pour apprendre à traiter les données de toutes tailles (big data), et des vidéos et figures dynamiques en bonus accessibles via des QR codes. • Problèmes corrigés pas à pas • Data visualisation, cartes statistiques • Fouille et analyse de données • Modélisation, simulation, lanceur d’alerte • Prédiction et premiers pas vers l’IA