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 :
Cette troisième édition, entièrement refondue et augmentée, est enrichie 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
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 ?
Cette troisième édition, entièrement refondue et augmentée, est enrichie 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
Book details
-
Publisher
-
Language
French -
Original language
French -
Publication date
-
Page count
356 -
Theme
-
Collection
About the author
Emmanuel Jakobowicz
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.
