Python pour le data scientist - 3e éd.: Des bases du langage au machine learning - Couverture souple

Jakobowicz, Emmanuel

 
9782100859764: Python pour le data scientist - 3e éd.: Des bases du langage au machine learning
Couverture souple
ISBN 10 : 2100859765 ISBN 13 : 9782100859764
Editeur : Dunod, 2024

Synopsis

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 conda, Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly, Dash, Streamlit, Scikit-Learn, TensorFlow, Keras, PySpark... pour mettre en place vos traitements.
Cette troisième édition  est complétée et enrichie par des mises à jour de code liées aux évolutions de Python et des packages de data science.
L’ensemble du code compris dans cet ouvrage est  disponible sous la forme de notebooks Jupyter dans  le repository public de l’auteur : https://github.com/emjako/pythondatascientist

Les informations fournies dans la section « Synopsis » peuvent faire référence à une autre édition de ce titre.

À propos de l?auteur

Emmanuel Jakobowicz est data scientist, développeur et formateur Python depuis de nombreuses années. Il est fondateur de Stat4decision, entreprise spécialisée en conseil et formation en data science, et co-organisateur du Meetup PyData Paris. Spécialisé dans la création et l’implémentation de méthodes avancées d’analyse de données, il a un doctorat en statistique appliquée.

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Éditeur
Dunod
Date d'édition
2024
Langue
français
ISBN 10 
2100859765
ISBN 13 
9782100859764
Reliure
Broché
Numéro d'édition
3
Nombre de pages
336
Coordonnées du fabricant
HACHETTE LIVRE SA
https://www.hachette.fr/

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France