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...
Na minha lista:
| Autor principal: | |
|---|---|
| Formato: | Livre papier |
| Idioma: | Français |
| Publicado em: |
Malakoff :
Dunod
DL 2021.
|
| Edição: | 2e édition. |
| coleção: | InfoPro. Applications métiers
|
| Assuntos: | |
| Nota: |
Retirage : 2022 |
| Autres localisations: | Voir dans le Sudoc |
| Edition sous un autre format: | • Python pour le data scientist, des bases du langage au machine learning, Emmanuel Jakobowicz,..., 2021, Malakoff, Dunod, 978-21-0082-638-4 |
| LEADER | 03346nam a22003017a 4500 | ||
|---|---|---|---|
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| 020 | |a 9782100812240 (br.) | ||
| 024 | |a 9782100812240 | ||
| 041 | 0 | |a fre |f fre | |
| 082 | |a 005.133 | ||
| 100 | 1 | |a Jakobowicz, Emmanuel, |d 1980- | |
| 245 | 1 | 0 | |a Python pour le data scientist : |b des bases du langage au machine learning |c Emmanuel Jakobowicz,... |
| 250 | |a 2e édition. | ||
| 260 | |a Malakoff : |b Dunod, |c DL 2021. | ||
| 300 | |a 1 volume (XIII-312 p.) : |b ill., fig., graph., couv. ill. en coul. ; |c 25 cm. | ||
| 490 | 1 | |a InfoPro. Applications métiers | |
| 500 | |a Retirage : 2022 | ||
| 504 | |a Bibliogr. et liste de sites internet p. [305]-307. Index | ||
| 505 | 0 | |a P. XI -- Avant-propos -- Première partie. Les fondamentaux du langage Python -- P. 17 -- 1. Python, ses origines et son environnement -- P. 45 -- 2. Python from scratch -- Deuxième partie. La préparation et la visualisation des données avec Python -- P. 81 -- 3. Python et les données (NumPy et Pandas) -- P. 107 -- 4. La préparation des données et les premières statistiques -- P. 165 -- 5. Data visualisation avec Python -- Troisième partie. Python, le machine learning et le big data -- P. 205 -- 6. Différentes utilisations du machine learning avec Python -- P. 279 -- 7. Python et le big data : tour d'horizon -- P. 297 -- Lexique de la data science -- P. 301 -- Mettre en place votre environnement -- P. 305 -- Bibliographie -- P. 309 -- Index | |
| 520 | |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" | ||
| 650 | |a Python (langage de programmation) | ||
| 650 | |a Apprentissage automatique | ||
| 650 | |a Exploration de données | ||
| 650 | |a Données massives | ||
| 776 | 0 | |0 254801730 |t Python pour le data scientist |o des bases du langage au machine learning |f Emmanuel Jakobowicz,... |d 2021 |c Malakoff |n Dunod |z 978-21-0082-638-4 | |
| 997 | |0 845511 |1 Livre papier |a Ressource papier |c 0/Bourges/ |c 0/Orléans/ |c 1/Bourges/BU/ |c 1/Orléans/BU Sciences, Technologies, STAPS/ |z Bourges, BU, 005.133 PYT |z Orléans, BU Sciences, Technologies, STAPS, 005.133 PYTH Ja |z Orléans, BU Sciences, Technologies, STAPS, 005.133 PYTH Ja | ||