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: | , |
|---|---|
| Outros autores: | |
| Formato: | Livre papier |
| Idioma: | Français |
| Publicado: |
Paris :
Ellipses
DL 2021.
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| Series: | Références sciences
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| Sujets: | |
| Nota: |
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" |
| 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, Références sciences, 978-234006-114-9 |
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| 100 | 1 | |a Bro, Frédéric, |d 19..- | |
| 240 | 1 | 0 | |a Python et Pandas et les trente-six problèmes de data science : |b problèmes et exercices corrigés pas à pas |
| 245 | 1 | 0 | |a Python & Pandas et les 36 problèmes de data science : |b problèmes et exercices corrigés pas à pas |c Frédéric Bro, Chantal Rémy ; [préface de Philippe Dutarte] ; [avant-propos de Frédéric Bro, Chantal Rémy]. |
| 260 | |a Paris : |b Ellipses, |c DL 2021. | ||
| 300 | |a 1 volume (XVI-520 p.) : |b ill., cartes, plans, couv. ill. en coul. ; |c 24 cm. | ||
| 490 | 0 | |a Références sciences | |
| 500 | |a 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" | ||
| 504 | |a Notes bibliogr.. Index | ||
| 505 | 0 | |a 1. Notebooks - Python - Pandas -- A. Premières data visualisations -- 2. Les historiques -- 3. Puissance de la data visulalisation -- B. Lanceur d'alerte -- 4. Usage des data visualisations -- 5. Usage de simulations -- C. Le citoyen et ses finances -- D. Modéliser et simuler -- 6. Catastrophes ou phénomènes naturels -- 7. Epidémiologie -- 8. Au football -- E. Prêt pour la photo ? -- F. Parcourir le monde -- 9. Carte de navigation révolutionnaire -- 10. Plus court chemin dans un réseau réel -- G. Prédire - Intelligence artificielle -- 11. La régression linéaire -- 12. Machine learning. | |
| 520 | |a "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." | ||
| 650 | |a Python (langage de programmation) | ||
| 650 | |a Données massives | ||
| 650 | |a Data visualisation | ||
| 650 | |a Manuels d'enseignement supérieur | ||
| 650 | |a Problèmes et exercices | ||
| 700 | 1 | |a Rémy, Chantal, |d 19..-...., |c professeur de mathématiques. |4 aut | |
| 700 | 1 | |a Dutarte, Philippe. |4 aui | |
| 776 | 0 | |0 258714999 |t Python & Pandas et les 36 problèmes de data science |o problèmes et exercices corrigés pas à pas |f Frédéric Bro, Chantal Rémy |d 2021 |c Paris |n Ellipses |s Références sciences |z 978-234006-114-9 | |
| 997 | |0 876783 |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 Br | ||