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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| Hauptverfasser: | , |
|---|---|
| Format: | Livre numérique |
| Sprache: | Français |
| Veröffentlicht: |
Paris :
Ellipses
DL 2021.
Paris : 2021. |
| Schriftenreihe: | Références sciences
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| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | Accès Université d'Orléans et IFPM Accès INSA CVL |
| Anmerkung: |
Description d'après la consultation, 2021-11-30 Titre provenant de l'écran-titre La pagination de l'édition imprimée correspondante est de : XVI-520 p. 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" Cyberlibris (ScholarVox) corpus Sciences de l'ingénieur Cyberlibris (ScholarVox) corpus Sciences de l'ingénieur |
| Autres localisations: | Voir dans le Sudoc |
| Variante du titre: | Python et Pandas et les trente-six problèmes de data science :, problèmes et exercices corrigés pas à pas |
| Edition sous un autre format: | • Python & Pandas et les 36 problèmes de data science, problèmes et exercices corrigés pas à pas, Frédéric Bro, Chantal Rémy, 2021, Paris, Ellipses, 1 volume (XVI-520 p.), Références sciences, 978-2-3400-6114-9 |
Inhaltsangabe:
- A. Premières data visualisations
- B. Lanceur d'alerte
- C. Le citoyen et ses finances
- D. Modéliser et simuler
- E. Prêt pour la photo ?
- F. Parcourir le monde
- G. Prédire - Intelligence artificielle
- 1. Notebooks - Python - Pandas
- 2. Les historiques
- 3. Puissance de la data visulalisation
- 4. Usage des data visualisations
- 5. Usage de simulations
- 6. Catastrophes ou phénomènes naturels
- 7. Epidémiologie
- 8. Au football
- 9. Carte de navigation révolutionnaire
- 10. Plus court chemin dans un réseau réel
- 11. La régression linéaire
- 12. Machine learning.