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 l...

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Библиографические подробности
Главный автор: VanderPlas, Jacob T., 19..-...., ingénieur logiciel
Другие авторы: Picard, Gabriel (Переводчик)
Формат: Livre papier
Язык:Français
Опубликовано: Paris : First interactive DL 2022.
Предметы:
Примечание: Traduit de l'anglais : "Python data science handbook"
La couverture mentionne : "Les meilleurs outils pour travailler avec les données"
Autres localisations: Voir dans le Sudoc
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100 1 |a VanderPlas, Jacob T.,  |d 19..-....,  |c ingénieur logiciel. 
245 1 0 |a Python pour la data science   |c Jake VanderPlas ; [traduction de l'anglais, Gabriel Picarde]. 
260 |a Paris :  |b First interactive,  |c DL 2022. 
300 |a 1 volume (XVIII-561 pages) :  |b illustrations, graphiques, couverture illustrée ;  |c 23 cm. 
500 |a Traduit de l'anglais : "Python data science handbook" 
500 |a La couverture mentionne : "Les meilleurs outils pour travailler avec les données" 
504 |a Index 
505 0 |a 1, IPython, plus loin que Python -- 2, Introduction à NumPy -- 3, Manipulation de données Pandas -- 4, Visualisation avec Maplotlib -- 5, Apprentissage machine 
520 |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. 
650 |a Python (langage de programmation) 
650 |a Données massives 
650 |a Exploration de données 
650 |a Apprentissage automatique 
650 |a Manuels d'enseignement supérieur 
700 1 |a Picard, Gabriel.  |4 trl 
765 0 |t Python data science handbook  |d C 2017 
997 |0 927762  |1 Livre papier  |a Ressource papier  |b INSA  |c 0/Bourges/  |c 0/Orléans/  |c 1/Bourges/INSA CVL/  |c 1/Orléans/BU Sciences, Technologies, STAPS/  |z Orléans, BU Sciences, Technologies, STAPS, 005.133 PYTH Va  |z Orléans, BU Sciences, Technologies, STAPS, 005.133 PYTH Va  |z Orléans, BU Sciences, Technologies, STAPS, 005.133 PYTH Va  |z Orléans, BU Sciences, Technologies, STAPS, 005.133 PYTH Va  |z Bourges, INSA CVL, 005.133 Pyt VAN