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Python pour la data science : analyser vos données par la pratique avec NumPy, Pandas, Matplotlib et Seaborn
Ce livre sur la Data Science avec le langage Python, alliant théorie et pratique, s'adresse aussi bien aux étudiants et professionnels (ingénieurs, chercheurs, enseignants, data scientists), qu'aux informaticiens souhaitant apprendre à analyser des données avec Python. La première partie d...
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|---|---|
| Auteur principal : | |
| Format : | Livre |
| Langue : | français |
| Titre complet : | Python pour la data science : analyser vos données par la pratique avec NumPy, Pandas, Matplotlib et Seaborn / [Amandine Velt] |
| Publié : |
St Herblain :
Éditions ENI
, C 2020 |
| Description matérielle : | 1 vol. (388 p.) |
| Collection : | Expert IT |
| Sujets : | |
| Documents associés : | Autre format:
Python pour la data science |
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| 330 | |a Ce livre sur la Data Science avec le langage Python, alliant théorie et pratique, s'adresse aussi bien aux étudiants et professionnels (ingénieurs, chercheurs, enseignants, data scientists), qu'aux informaticiens souhaitant apprendre à analyser des données avec Python. La première partie du livre vise à introduire le langage Python et son utilisation dans le domaine de l'analyse des données. Le lecteur y découvre la mise en place de l'environnement de travail ainsi que des rappels sur le langage Python. Dans une deuxième partie, le lecteur apprend à manipuler efficacement ses données grâce aux librairies NumPy et Pandas. Chaque notion est introduite théoriquement puis illustrée par un exemple concret permettent de comprendre son application. Il apprend à importer ses données sous Python et à utiliser les fonctions, méthodes et attributs fournis pour les explorer et les manipuler afin d'en ressortir des informations et tendances. Dans une troisième partie, le lecteur apprend à visualiser ses données avec les librairies Matplotlib et Seaborn, lui permettant de comprendre l'architecture et le fonctionnement de la création de figures avec Python, ainsi que les types de graphiques à utiliser selon le type de variables à représenter. Enfin, dans le dernier chapitre, l'auteur propose un exercice complet avec sa correction permettant de mettre en pratique les notions étudiées. Il permet au lecteur d'écrire le code permettant de répondre aux questions de l'exercice. Pour chaque chapitre, un fichier contenant le code source utilisé, appelé notebook, est disponible en téléchargement sur le site www.editions-eni.fr. Ce notebook permet au lecteur de tester le code, de le modifier et d'y tester ses propres lignes de code. De plus, deux jeux de données réels sont disponibles en téléchargement et utilisés dans ce livre pour illustrer les propos de l'auteur |2 4e de couverture | ||
| 359 | 2 | |b 1, Avant-propos et introduction |b 2, Mise en place de l'environnement de travail |b 3, Rappels sur le langage Python |b 4, Maîtriser la librairie NumPy |b 5, Maîtriser la librairie Pandas |b 6, Maîtriser la librairie Matplotlib |b 7, Maîtriser la librairie Seaborn |b 8, Exercice complet sur jeu de données réel | |
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| 606 | |3 PPN051626225 |a Python (langage de programmation) |2 rameau | ||
| 606 | |3 PPN167193686 |a Données massives |2 rameau | ||
| 606 | |3 PPN035198222 |a Exploration de données |2 rameau | ||
| 606 | |3 PPN027940373 |a Apprentissage automatique |2 rameau | ||
| 608 | |3 PPN03020934X |a Manuels d'enseignement supérieur |2 rameau | ||
| 676 | |a 006.31 |v 23 |z fre | ||
| 700 | 1 | |3 PPN249079593 |a Velt |b Amandine |4 070 | |
| 801 | 3 | |a FR |b Abes |c 20210319 |g AFNOR | |
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