Python pour le data scientist - 3e éd.

Name: Python pour le data scientist - 3e éd.
Brand: Jakobowicz, Emmanuel
SKU: NW-9782100859764
Price: 32.0 EUR
Availability: InStock

Audience : Adulte - Haut niveau

Le Pitch

Ce livre s'adresse aux personnes intéressées par le traitement des données avec le langage Python. Qu'ils soient débutants ou expérimentés, les lecteurs y trouveront les clés pour utiliser Python en data science. L'ouvrage aborde de nombreux sujets, tels que l'utilisation de Python en data science, le codage, la préparation des données, la création de visualisations, l'application de modèles de machine learning et de deep learning, ainsi que le passage aux environnements big data. Les lecteurs apprendront à utiliser des outils Python tels que conda, Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly, Dash, Scikit-Learn, TensorFlow, Keras et PySpark. Cette troisième édition est enrichie de mises à jour de code liées aux évolutions de Python et des packages de data science. L'ensemble du code présent dans le livre est disponible sous forme de notebooks Jupyter sur le repository public de l'auteur. Afficher moinsAfficher plus

Jakobowicz, Emmanuel

Python pour le data scientist - 3e éd.

32,00 €

Le Pitch

Ce livre s'adresse aux personnes intéressées par le traitement des données avec le langage Python. Qu'ils soient débutants ou expérimentés, les lecteurs y trouveront les clés pour utiliser Python en data science. L'ouvrage aborde de nombreux sujets, tels que l'utilisation de Python en data science, le codage, la préparation des données, la création de visualisations, l'application de modèles de machine learning et de deep learning, ainsi que le passage aux environnements big data. Les lecteurs apprendront à utiliser des outils Python tels que conda, Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly, Dash, Scikit-Learn, TensorFlow, Keras et PySpark. Cette troisième édition est enrichie de mises à jour de code liées aux évolutions de Python et des packages de data science. L'ensemble du code présent dans le livre est disponible sous forme de notebooks Jupyter sur le repository public de l'auteur. Afficher moinsAfficher plus