| Titre : | Python pour le data scientist : des bases du langage au machine learning |
| Auteurs : | Emmanuel Jakobowicz, Auteur |
| Type de document : | texte imprimé |
| Mention d'édition : | 2e éd. |
| Editeur : | Malakoff : Dunod, 2021 |
| Collection : | InfoPro |
| Sous-collection : | Applications métiers |
| ISBN/ISSN/EAN : | 978-2-10-081224-0 |
| Format : | 1 vol. (XIII-312 p.) / couv. ill. en coul. / 25 cm |
| Note générale : | Bibliogr. p. 305-307. Index |
| Langues: | Français |
| Index. décimale : | 005.133 (Langages de programmation spécifiques classés alphabétiquement) |
| Catégories : |
Ouvrages > Généralités (ouvrages généraux), information, informatique > Informatique |
| Mots-clés: | Python (langage de programmation) Apprentissage automatique Données massives |
| Résumé : |
Si 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. |
| Note de contenu : |
Table des matières: 1- Python, ses origines et son environnement. 2- Python from scratch. 3- Python et les données (NumPy et Pandas). 4- La préparation des données et les premières statistiques. 5- Data visualisation avec Python. 6- Différentes utilisations du machine learning avec Python. 7- Python et le big data: tour d’horizon. |
| Côte titre : |
S4/25852-25853 |
| En ligne : | https://www.dunod.com/sites/default/files/atoms/files/Feuilletage_1052.pdf |
Exemplaires (2)
| Cote | Support | Localisation | Disponibilité |
|---|---|---|---|
| S4/25852 | Livre | Bibliothèque centrale | Disponible |
| S4/25853 | Livre | Bibliothèque centrale | Sorti jusqu'au 22/02/2023 |
Accueil
