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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 : | |
|---|---|
| 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 |
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| 339 | |a Guide d'utilisation du langage Python appliqué au travail sur les données et à l'automatisation de certaines tâches. Avec des exemples, des exercices et des compléments accessibles en ligne. ©Electre 2021 | ||
| 305 | |a Retirage : 2022 | ||
| 320 | |a Bibliogr. et liste de sites internet p. [305]-307. Index | ||
| 330 | |a "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" |2 4e de couverture | ||
| 359 | 2 | |p P. XI |b Avant-propos |b Première partie. Les fondamentaux du langage Python |p P. 17 |c 1. Python, ses origines et son environnement |p P. 45 |c 2. Python from scratch |b Deuxième partie. La préparation et la visualisation des données avec Python |p P. 81 |c 3. Python et les données (NumPy et Pandas) |p P. 107 |c 4. La préparation des données et les premières statistiques |p P. 165 |c 5. Data visualisation avec Python |b Troisième partie. Python, le machine learning et le big data |p P. 205 |c 6. Différentes utilisations du machine learning avec Python |p P. 279 |c 7. Python et le big data : tour d'horizon |p P. 297 |b Lexique de la data science |p P. 301 |b Mettre en place votre environnement |p P. 305 |b Bibliographie |p P. 309 |b Index | |
| 410 | | | |0 098177893 |t InfoPro. Applications métiers |x 1776-5900 | |
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| 606 | |3 PPN051626225 |a Python (langage de programmation) |2 rameau | ||
| 606 | |3 PPN027940373 |a Apprentissage automatique |2 rameau | ||
| 606 | |3 PPN035198222 |a Exploration de données |2 rameau | ||
| 606 | |3 PPN167193686 |a Données massives |2 rameau | ||
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