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Python pour la data science
"Pour de nombreux chercheurs, Python constitue l'outil de prédilection en raison de ses riches librairies de fonctions de traitement et d'analyse de données. S'il existe des livres et tutoriels dédiés à ces différentes librairies, seul cet ouvrage propose une synthèse complète de...
Enregistré dans:
| Auteurs principaux : | , |
|---|---|
| Format : | Livre |
| Langue : | français |
| Titre complet : | Python pour la data science / Jake VanderPlas; [traduction de l'anglais, Gabriel Picarde] |
| Publié : |
Paris :
First interactive
, DL 2022 |
| Description matérielle : | 1 vol. (XVIII-561 p.) |
| Traduction de : | Python data science handbook |
| Sujets : |
| LEADER | 03775cam a2200541 4500 | ||
|---|---|---|---|
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| 200 | 1 | |a Python pour la data science |f Jake VanderPlas |g [traduction de l'anglais, Gabriel Picarde] | |
| 214 | 0 | |a Paris |c First interactive |d DL 2022 | |
| 215 | |a 1 vol. (XVIII-561 p.) |c ill., graph., couv. ill. |d 23 cm | ||
| 339 | |a Présentation des avantages à utiliser Python pour les calculs scientifiques. L'auteur décrit également toutes les ressources disponibles pour les diverses applications : IPython, NumPy, Pandas, Matplotlib et autres outils associés. ©Electre 2021 | ||
| 304 | |a Traduit de l'anglais : "Python data science handbook" | ||
| 312 | |a La couverture mentionne : "Les meilleurs outils pour travailler avec les données" | ||
| 320 | |a Index | ||
| 330 | |a "Pour de nombreux chercheurs, Python constitue l'outil de prédilection en raison de ses riches librairies de fonctions de traitement et d'analyse de données. S'il existe des livres et tutoriels dédiés à ces différentes librairies, seul cet ouvrage propose une synthèse complète de l'ensemble, à savoir l'environnement IPython, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn et bien d'autres encore. Les professionnels des données tels que les data scientists et data crunchers déjà rompus à la création de code Python tiennent entre leurs mains le guide de référence pour leurs tâches quotidiennes. Qu'il s'agisse de manipuler, transformer et nettoyer les données, de les visualiser selon différents cas de figure, ou encore d'élaborer des modèles statistiques et d'apprentissage machine, ce livre est le compagnon idéal de tout projet scientifique avec Python. Grâce à ce livre, vous apprendrez à maîtriser : IPython et Jupyter : découvrez l'infrastructure technique en matière de science des données avec Python ; NumPy : stockez et manipulez en toute efficacité des tableaux de données denses grâce à ndarray ; Pandas : traitez les données tabulaires et labellisées au moyen de la structure DataFrame ; Matplotlib : profitez d'un vase choix de fonctions de visualisations de données ; Scikit-Learn : optimisez l'implémentation Python de tous les algorithmes d'apprentissage machine indispensables." |2 4e de couverture | ||
| 359 | 2 | |b 1, IPython, plus loin que Python |b 2, Introduction à NumPy |b 3, Manipulation de données Pandas |b 4, Visualisation avec Maplotlib |b 5, Apprentissage machine | |
| 454 | | | |t Python data science handbook |d C 2017 | |
| 512 | | | |a Python pour la data science |e les meilleurs outils pour travailler avec les données | |
| 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 005.133 |v 23 |z fre | ||
| 676 | |a 006.31 |v 23 |z fre | ||
| 680 | |a QA76.73.P98 | ||
| 700 | 1 | |3 PPN191384437 |a VanderPlas |b Jacob T. |4 070 | |
| 701 | 1 | |3 PPN057755183 |a Picard |b Gabriel |4 730 | |
| 801 | 3 | |a FR |b Electre |c 20211007 |g AFNOR | |
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| 979 | |a SCI | ||
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