Data science avec Python pour les nuls
La 4e de couv. indique : "La data science (ou "datalogie" ou encore "science des données") vous attire tout en vous intimidant ? Ce livre vous aide à réaliser les principaux traitements et analyses en langage Python. Avec Anaconda, Jupyter ou Google Colab, vous pourrez explo...
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | , |
|---|---|
| Autres auteurs: | |
| Format: | Livre papier |
| Langue: | Français |
| Publié: |
Paris :
First interactive
DL 2019.
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| Collection: | Pour les nuls
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| Sujets: | |
| Note: |
La couv. porte en plus : "Explorer les données en langage Python", "Créer du code dans le cloud avec Google Colab", "Transformer les données", "Créer des graphiques" |
| Autres localisations: | Voir dans le Sudoc |
| LEADER | 03203nam a22002897a 4500 | ||
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| 009 | PPN241265924 | ||
| 020 | |a 9782412050729 (br.) : |c 26,95 EUR | ||
| 024 | |a 9782412050729 | ||
| 041 | 1 | |a fre |h eng | |
| 100 | 1 | |a Massaron, Luca. | |
| 245 | 1 | 0 | |a Data science avec Python pour les nuls |c Luca Massaron, John Paul Mueller ; [traduction, Olivier Engler]. |
| 260 | |a Paris : |b First interactive, |c DL 2019. | ||
| 300 | |a 1 vol. (XXII-472 p.) : |b ill., fig., couv. ill. en coul. ; |c 24 cm. | ||
| 490 | 0 | |a Pour les nuls | |
| 500 | |a La couv. porte en plus : "Explorer les données en langage Python", "Créer du code dans le cloud avec Google Colab", "Transformer les données", "Créer des graphiques" | ||
| 504 | |a Liste de sites Internet p. [445]-449. Index | ||
| 505 | 0 | |a Partie 1 : Entrée en datalogie avec Python -- 1. Pourquoi Python convient à la datalogie -- 2. Capacités du langage Python -- 3. Mise en place de l'atelier Python -- 4. Google Colab -- Partie 2 : Plongée dans les données -- 5. Découverte des outils -- 6. Format de données d'entrée -- 7. Préparation des données -- 8. Epuration des données -- 9. Discrétisation et tableaux -- Partie 3 : Visualisation des informations -- 10. Visite guidée de MatPlotLib -- 11. Visualisation des données -- Partie 4 : Transformation des données -- 12. Renforcement des capacités de Python -- 13. Analyse de données exploratoire ( EDA) -- 14. Réduction de dimensionnalité -- 15. Regroupement (clustering) -- 16. Détection des données aberrantes -- Partie 5 : Apprendre des données -- 17. Quatre algorithmes fondamentaux -- 18. Validation croisée, sélection et optimisation -- 19. Vers plus de complexité linéaire et non linéaire -- 20. Plus forts à plusieurs -- Partie 6 : Les dix commandements -- 21. Dix ressources -- 22. Challenges et gisements de données | |
| 520 | |a La 4e de couv. indique : "La data science (ou "datalogie" ou encore "science des données") vous attire tout en vous intimidant ? Ce livre vous aide à réaliser les principaux traitements et analyses en langage Python. Avec Anaconda, Jupyter ou Google Colab, vous pourrez exploiter tous les exemples sans effort, stocker votre code source sur le Web et travailler avec une tablette. Analyses en composantes principales PCA, machines à vecteurs de support SVM, k-plus proches voisins KNN et régressions linéaires seront à votre portée grâce à la version 3 de Python et aux librairies de fonctions d'analyse statistique et de visualisation graphique comme Scikit-learn." | ||
| 650 | |a Python (langage de programmation) | ||
| 650 | |a Exploration de données | ||
| 650 | |a Guides pratiques | ||
| 700 | 1 | |a Mueller, John Paul, |d 1958- |4 aut | |
| 700 | 1 | |a Engler, Olivier. |4 trl | |
| 765 | 0 | |t Python for data science for dummies |e 2nd edition | |
| 997 | |0 779708 |1 Livre papier |a Ressource papier |c 0/Orléans/ |c 1/Orléans/BU Sciences, Technologies, STAPS/ |z Orléans, BU Sciences, Technologies, STAPS, 005.133 PYTH Ma |z Orléans, BU Sciences, Technologies, STAPS, 005.133 PYTH Ma |z Orléans, BU Sciences, Technologies, STAPS, 005.133 PYTH Ma |z Orléans, BU Sciences, Technologies, STAPS, 005.133 PYTH Ma | ||