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) ; des vidéos et figures dynamiques en bonus accessibles via des QR codes. Fouille & analyse de données : lire, sélectionner, regrouper et croiser. Data visualisation : hommage aux pi...
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Auteurs principaux : | , |
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Format : | Livre |
Langue : | français |
Titre complet : | Python & Pandas et les 36 problèmes de data science : problèmes et exercices corrigés pas à pas / Frédéric Bro, Chantal Rémy |
Publié : |
Paris :
Ellipses
, DL 2021 |
Description matérielle : | 1 vol. (XVI-520 p.) |
Collection : | Références sciences |
Sujets : | |
Documents associés : | Autre format:
Python & Pandas et les 36 problèmes de data science |
Résumé : | "Ce livre contient : 36 problèmes corrigés pour apprendre à traiter les données de toutes tailles (big data) ; des vidéos et figures dynamiques en bonus accessibles via des QR codes. Fouille & analyse de données : lire, sélectionner, regrouper et croiser. Data visualisation : hommage aux pionniers (J. Snow, F. Nightingale, C. J. Minard) ; diagrammes (circulaires, en barres, à moustaches) pour comparer des données, détecter des anomalies, lancer des alertes ; cartes dynamiques (de chaleur, choroplèthes...) pour étudier l'activité de séismes ou d'ouragans, étudier à Paris la gestion des arbres ou la concurrence plateformes de location -vs- hôtels ; parcours de graphes de données (métro, lignes aériennes) ; globe terrestre dynamique (loxodromie de Mercator) ; indice de Gini (impôt sur le revenu...). Modélisation & simulation : propagation d'une épidémie ou d'un incendie (percolation) ; au foot : pronostiquer un classement de Ligue 1 ou visualiser la loi du couple des buts inscrits par 2 équipes lors d'un match ; calcul par D. Bernoulli du gain d'espérance de vie après inoculation de la variole ; détection de fraudes au tennis ou lors de votes électroniques. Prédiction & machine learning : régression linéaire : donner le portrait-robot d'un arbre allergisant... ; analyse en composantes principales : expliquée à partir de la recherche du meilleur profil d'un objet 3D ; appliquée pour prédire la présence de diabète ou la pollution à l'ozone. Ce livre s'adresse aux lycéens, étudiants, enseignants (informatique, mathématiques, économie...) et ingénieurs confrontés aux datas, aux data journalistes ou futurs data scientistes ou tout citoyen désireux d'écouter les données qui l'entourent." |
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Variantes de titre : | Python et Pandas et les trente-six problèmes de data science : problèmes et exercices corrigés pas à pas |
Notes : | La couv. porte en plus : "Data visualisation, cartes statistiques. Fouille et analyse de données. Modélisation, simulation, lanceur d'alerte. Prédiction et premier pas vers l'IA" |
Bibliographie : | Index |
ISBN : | 978-2-340-06114-9 |