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Python pour le data scientist : des bases du langage au machine learning
"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 que...
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| Auteur principal : | |
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| Format : | Livre |
| Langue : | français |
| Titre complet : | Python pour le data scientist : des bases du langage au machine learning / Emmanuel Jakobowicz,... |
| Édition : | 2e édition |
| Publié : |
Malakoff :
Dunod
, DL 2021 |
| Description matérielle : | 1 volume (XIII-312 p.) |
| Collection : | InfoPro. Applications métiers |
| Sujets : | |
| Documents associés : | Autre format:
Python pour le data scientist |
| Résumé : | "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. Les + en ligne : l'ensemble du code compris dans cet ouvrage est disponible sous la forme de notebooks Jupyter dans le repository public de l'auteur : github.com/emjako/pythondatascientist" |
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| Historique des publications : | Retirage : 2022 |
| Bibliographie : | Bibliogr. et liste de sites internet p. [305]-307. Index |
| ISBN : | 978-2-10-081224-0 |