Data Science par la pratique

Product description

Un ouvrage de rfrence pour les (futurs) data scientists. Les bibliothques, les frameworks, les modules et les botes outils sont parfaits pour faire de la data science. Ils sont aussi un bon moyen de plonger dans la discipline sans comprendre la data science. Dans cet ouvrage, vous apprendrez comment fonctionnent les outils et algorithmes les plus fondamentaux de la data science, en les ralisant partir de zro. Si vous tes fort en maths et que vous connaissez la programmation, l'auteur, Joel Grus, vous aidera vous familiariser avec les maths et les statistiques qui sont au coeur de la data science et acqurir les comptences informatiques indispensables pour dmarrer comme data scientist. La profusion des donnes d'aujourd'hui contient les rponses aux questions que personne n'a encore pens poser. Ce livre vous enseigne comment obtenir ces rponses. Suivez un cours acclr de Python. Apprenez les fondamentaux de l'algbre linaire, des statistiques et des probabilits, et comprenez comment et quand les utiliser en data science. Collectez, explorez, nettoyez, bricolez et manipulez les donnes. Plongez dans les bases de l'apprentissage automatique. Implmentez des modles comme les k plus proches voisins, le Bayes naf, les rgressions linaire ou logistique, les arbres de dcision, les rseaux neuronaux et le clustering. Explorez les systmes de recommandation, le traitement du langage naturel, l'analyse de rseau, MapReduce et les bases de donnes. A qui s'adresse cet ouvrage Aux dveloppeurs, statisticiens, tudiants et chefs de projet ayant rsoudre des problmes de data science. Aux data scientists, mais aussi toute personne curieuse d'avoir une vue d'ensemble de l'tat de l'art de ce mtier du futur.

From the Back Cover

Un ouvrage de référence pour les (futurs) data scientists.

Les bibliothèques, les frameworks, les modules et les boîtes à outils sont parfaits pour faire de la data science. Ils sont aussi un bon moyen de plonger dans la discipline sans comprendre la data science. Dans cet ouvrage, vous apprendrez comment fonctionnent les outils et algorithmes les plus fondamentaux de la data science, en les réalisant à partir de zéro.

Si vous êtes fort en maths et que vous connaissez la programmation, l'auteur, Joël Grus, vous aidera à vous familiariser avec les maths et les statistiques qui sont au coeur de la data science et à acquérir les compétences informatiques indispensables pour démarrer comme data scientist. La profusion des données d'aujourd'hui contient les réponses aux questions que personne n'a encore pensé à poser. Ce livre vous enseigne comment obtenir ces réponses.

Suivez un cours accéléré de Python.
Apprenez les fondamentaux de l'algèbre linéaire, des statistiques et des probabilités, et comprenez comment et quand les utiliser en data science.
Collectez, explorez, nettoyez, bricolez et manipulez les données.
Plongez dans les bases de l'apprentissage automatique.
Implémentez des modèles comme les k plus proches voisins, le Bayes naïf, les régressions linéaire ou logistique, les arbres de décision, les réseaux neuronaux et le clustering.
Explorez les systèmes de recommandation, le traitement du langage naturel, l'analyse de réseau, MapReduce et les bases de données.

A qui s'adresse cet ouvrage ?
Aux développeurs, statisticiens, étudiants et chefs de projet ayant à résoudre des problèmes de data science.
Aux data scientists, mais aussi à toute personne curieuse d'avoir une vue d'ensemble de l'état de l'art de ce métier du futur.


About the Author

Joel Grus est ingénieur logiciel chez Google. Auparavant data scientist dans plusieurs start-up, il vit aujourd’hui à Seattle et participe régulièrement à des réunions de data scientists. Il blogue occasionnellement sur joelgrus.com et tweete toute la journée via le compte @joelgrus.