Ebooks Gratuits

Analyse de données avec Python - Optimiser la préparation des données avec Pandas, Numpy, Jupyter et IPython-collection O'Reilly

Auteure: Wes MCKINNEY

Nombre de pages: 363

Une bible pour les ingénieurs en science des données pour manipuler, traiter et nettoyer les données en Python Ce livre vous fera découvrir des instructions complètes pour la manipulation, le traitement, le nettoyage et la compression des jeux de données en Python. Mise à jour pour les dernières version 3.x de Python, la seconde édition de ce guide pratique est bourrée d'études de cas pratiques qui vous montrent comment résoudre efficacement un large ensemble de problèmes d'analyse de données. Vous y apprendrez à maîtriser les dernières versions de Pandas, NumPy, IPython et autre Jupyter. Au programme : Utilisez le shell IPython et Jupyter Notebook pour des explorer des projets informatiques Apprenez les fonctionnalités de base et avancées de NumPy (le raccourci de Numerical Python) Démarrez avec les outils d'analyse de données de la bibliothèque pandas Utiliser des outils flexibles pour charger, nettoyer, transformer, fusionner et remodeler les données Créez des visualisations informatives avec matplotlib Appliquez les outils de regroupement de pandas pour découper, trancher et résumer des jeux de données Analysez et manipulez des données provenant de...

Python pour la Data Science

Auteure: Amandine Velt

Nombre de pages: 388

Savoir Programmer Avec le Langage Python Appliqué à l'analyse des Données

Auteure: Josué AFOUDA

Nombre de pages: 101

Un livre génial destiné aux personnes désireuses d'apprendre à programmer. Même si vous n'aviez jamais écrit auparavant une seule ligne de code, grâce à sa syntaxe intuitive et très facile à comprendre, Python vous fera rentrer dans le monde passionnant de la programmation informatique appliquée à la Science des données (Data Science) qui offre d'immenses opportunités. L'auteur Josué Afouda, détenteur de plusieurs certifications entres autres en Data Science, Machine Learning, Gestion de Bases de données, ..., a une très grande expérience en formation et coaching. Il vous guidera pas à pas à travers ses explications simples, précises et efficaces pour vous permettre d'acquérir les fondamentaux du langage Python. Chaque notion est expliquée par un exercice résolu puis il y a un exercice d'application pour vous permettre de pratiquer au fur et à mesure. Tous les exercices sont également corrigés. A travers ce livre de formation, vous apprendrez à :*configurer votre environnement Python pour un travail efficace ;*écrire du code propre et concis avec Python 3 incluant des structures conditionnelles et des boucles ;*écrire des programmes Python qui...

Python : L'analyse de données

De nos jours, l'explosion du volume et de la variété des données ne laisse plus planer de doute : le rôle du data scientist sera central dans les années à venir. Si vous êtes data scientist ou que vous souhaitez travailler avec Python, ce cours est pour vous. Omar Souissi, professeur associé en technologie de l'information et techniques d'optimisation, vous aide à acquérir les bases indispensables pour faire de la data science avec Python. Vous découvrirez comment utiliser deux bibliothèques indispensables, à savoir NumPy et Pandas. Vous verrez également quelques études de cas qui vous permettront d'assimiler facilement les différentes notions de Python pour l'analyse de données.

Python 3

Auteure: Amandine Velt , Sébastien Chazallet

Nombre de pages: 1060

Python et l'analyse forensique

Auteure: Yann Weber

Nombre de pages: 441

Data Science : fondamentaux et études de cas

Auteure: Michel Lutz , Eric Biernat

Nombre de pages: 296

Nous vivons une époque très excitante, qui ramène l'analyse de données et les méthodes quantitatives au coeur de la société. L'aboutissement de nombreux projets de recherche, la puissance de calcul informatique disponible et des données à profusion permettent aujourd'hui d'incroyables réalisations, grâce au travail des data scientists. Un livre de référence pour les data scientists La data science est l'art de traduire des problèmes industriels, sociaux, scientifiques, ou de toute autre nature, en problèmes de modélisation quantitative, pouvant être résolus par des algorithmes de traitement de données. Cela passe par une réflexion structurée, devant faire en sorte que se rencontrent problèmes humains, outils techniques/informatiques et méthodes statistiques/algorithmiques. Chaque projet de data science est une petite aventure, qui nécessite de partir d'un problème opérationnel souvent flou, à une réponse formelle et précise, qui aura des conséquences réelles sur le quotidien d'un nombre plus ou moins important de personnes. Éric Biernat et Michel Lutz proposent de vous guider dans cette aventure. Ils vous feront visiter les vastes espaces de la data ...

Python pour la Data science Pour les Nuls

Auteure: John Paul MUELLER

Nombre de pages: 370

Découvrez Python le langage de prédilection de la science des données La science des données ou data science consiste à extraire des connaissance dans un flot de données. Elle utilise des techniques et des théories tirées de domaines comme les mathématiques et la statistique. Les méthodes qui s'adaptent aux big data sont particulièrement intéressantes dans la science des données. Ce livre est destiné à tous ceux qui travaillent dans le domaine de l'analyse de données et montre comment mettre en oeuvre le langage Python pour dans ce domaine et uassi celui de la statistique. Il traite également de Google Colab, un outil qui permet d'cire du code Python dans le cloud. Au programme : Probabilités Distributions aléatoires Tests d'hypothèses Regressions Modèles de prédiction

Python et l'analyse forensique

Auteure: Mehdi Bennis , Yann Weber

Nombre de pages: 441

L'informatique forensique nécessite de comprendre en détail le fonctionnement des ordinateurs, des périphériques et des logiciels en question. L'objectif est de donner au lecteur les connaissances nécessaires pour se familiariser avec le langage Python (en version 3) en orientant la problématique de manière à se focaliser sur le fonctionnement de ces objets. Ce livre a été écrit avec la volonté d'être accessible au plus grand nombre et la conviction qu'une "démocratisation" de la compréhension de l'outil informatique est désormais essentielle. Ce livre propose une approche en deux temps : il commence par une introduction au langage Python puis présente comment l'utiliser pour récupérer et manipuler les données produites par nos ordinateurs. Les auteurs traitent ainsi de thématiques variées allant de l'inspection de la mémoire vive des processus, au fonctionnement interne de logiciels grand public ou à l'extraction de l'historique de navigateur web. Différents outils sont étudiés : des plus basiques avec la bibliothèque libmagic, aux technologies les plus récentes comme l'apprentissage automatique avec scikit-learn et son écosystème issu du calcul...

Cours de python

Auteure: Patrick Fuchs , Pierre Poulain

Analyse des données textuelles

Auteure: Ludovic Lebart , Bénédicte Pincemin , Céline Poudat

Nombre de pages: 514

L'analyse des données tectuelles (ADT) place le texte au centre de l'analyse et procède rigourement à son analyse grâce à une multitude de méthodes diverses, telles que la statistique exploratoire, les visulations, les procédures de validation quantitative et l'approche qualitative. Très bien illustré par des applications concrètes issues de corpus variés et réalisées avec des loficiels en libre accès, l'ouvrage offrira au lecteur de découvrir cette approbation des sciences humaines qui permet d'explorer et de visualiser les recueils de textes les plus divers.

Petite leçon de Python

Auteure: Eric Matthes

Nombre de pages: 432

Petite leçon de Python, 2e édition est une introduction directe à l’essentiel de Python : les concepts généraux de la programmation dans ce langage, les fondamentaux, la résolution de problèmes. Dans une seconde partie, trois exemples de projets réels permettent de se projeter et de mettre en pratique ces apprentissages. Vous allez ainsi vous exercer à : • utiliser la data visualisation pour réaliser des graphes et des tableaux ; • construire et déployer une application web interactive ; • créer un jeu vidéo simple. Ce faisant, vous serez très vite capable de construire des programmes pratiques sous Python et de mettre au point des techniques de programmation avancées. Véritable best-seller, Petite leçon de Python est LE guide de référence mondialement reconnu pour devenir rapidement opérationnel dans ce langage particulièrement accessible et performant qu’est Python.

Python pour le data scientist - 2e éd.

Auteure: Emmanuel Jakobowicz

Nombre de pages: 320

Python est devenu en quelques années un langage majeur dans l'univers des applications centrées sur le traitement des données, et plus particulièrement des gros volumes de données (big data). Cet ouvrage servira de guide à tous ceux qui s'intéressent à l'utilisation de Python pour le travail sur les données et l'automatisation de certaines tâches (data science). Il met l'accent sur la préparation et la mise en forme des données qui sont essentielles dans la qualité du résultat et qui constituent aujourd'hui une part importante du travail du data scientist. L'ensemble des exemples et des exercices présentés dans cet ouvrage sont disponibles sous forme de Notebooks Jupyter. Ils sont accessibles directement sur GitHub dans le répertoire dédié à l'ouvrage ou en téléchargement sur le site Dunod. Cette 2e édition comportent de très nombreuses mises à jour sur les évolutions récentes du langage Python, sur les "packages" utilisés en data science, et sur d'autres logiciels associés comme TensorFlow et Keras.

Python & Pandas et les 36 problèmes de data science - Problèmes et exercices corrigés pas à pas

Auteure: Frédéric Bro , Chantal Remy

Nombre de pages: 540

Ce livre contient 36 problèmes corrigés pour apprendre à traiter les données de toutes tailles (big data), et des vidéos et figures dynamiques en bonus accessibles via des QR codes. • Problèmes corrigés pas à pas • Data visualisation, cartes statistiques • Fouille et analyse de données • Modélisation, simulation, lanceur d’alerte • Prédiction et premiers pas vers l’IA

Python pour les Nuls, 3e éd.

Auteure: John Paul MUELLER

Nombre de pages: 285

Un livre idéal pour serpenter pas à pas dans l'univers de la programmation en Python (toute dernière version 3). Ce livre permettra à tous les programmeurs débutants ou les étudiants en informatique de découvrir les bases de la programmation en Python, un langage qui peut-être utilisé seul ou avec un autre langage comme le C par exemple. Couvre la version 3 de Python. Au programme : Comprendre la syntaxe du langage Python Concevoir des programmes et simplifier le développement Blocs de données, chaînes et dictionnaires S'initier à la programmation procédurale et orientée objet

Data Science par la pratique

Auteure: Joël Grus

Nombre de pages: 385

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, Joel 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...

Projets Python pour l'enseignement SNT

Auteure: Jean-Baptiste Civet , Boris Hanuš

Nombre de pages: 63

Programmation en Python pour les sciences de la vie

Auteure: Patrick Fuchs , Pierre Poulain

Nombre de pages: 288

Python est le langage de programmation le plus répandu dans le monde scientifique. Il est parfaitement adapté pour l’analyse de données en sciences de la vie. Cet ouvrage, didactique et simple d'approche, aborde progressivement la programmation et l'algorithmique. Il présente ensuite des fonctionnalités plus avancées utiles en analyse de données (numpy, pandas, matplotlib, notebooks jupyter), ainsi qu’une introduction à la programmation orientée objet et graphique. L’ouvrage s’appuie sur de nombreux exemples provenant de la biologie, comme la manipulation de séquences nucléiques, l’analyse de structures protéiques, etc. De nombreux exercices d’application, de difficulté croissante, sont proposés et corrigés en détails. L’ensemble des codes sources de l’ouvrage est disponible en ligne.

Python 3 - 2e éd.

Auteure: Bob Cordeau , Laurent Pointal

Nombre de pages: 304

Le langage Python est un langage idéal pour l'apprentissage de la programmation. C'est la raison pour laquelle il est choisi pour initier aussi bien les jeunes enfants que les élèves des classes préparatoires. Il est également utilisé dans des contextes professionnels très divers qui vont de l'électronique de loisirs (makers) au machine learning dans les projets d'intelligence artificielle. Cet ouvrage ne requiert aucune connaissance préalable en informatique mais fournit des bases solides et synthétiques. La démarche pédagogique est renforcée par le recours à Pyzo, une distribution et un environnement complet et gratuit qui facilite l'utilisation et l'apprentissage de Python, et à Jupyter Notebook, une interface web, également gratuite qui permet de travailler en ligne sur des documents associant du code, du texte, des équations, des images, des vidéos et des graphiques. L'ouvrage "papier" comporte environ 30 exercices corrigés, et il est complété par des compléments en ligne qui proposent une centaine d'exercices corrigés supplémentaires. Cette 2e édition s'enrichit de trois nouveaux chapitres : l'un sur les bases de données, un autre sur l'écosystème ...

Apprentissage artificiel

Auteure: Antoine Cornuéjols , Laurent Miclet , Vincent Barra

Nombre de pages: 990

Python pour les maths

Auteure: Amit Saha

Nombre de pages: 226

La quatrième de couverture indique : "Python pour les maths Explore les mathématiques en codant ! Cet ouvrage va te montrer comment utiliser Python pour maîtriser des sujets du niveau fin de collège/lycée comme les statistiques, la géométrie, les probabilités et le calcul infinitésimal. Tu débuteras par des projets simples, comme créer un programme calculant la factorielle ou résolvant une équation quadratique, puis, une fois que tu auras appris les bases, tu pourras t'attaquer à des projets plus compliqués. Au fil de ta lecture, tu vas découvrir de nouvelles manières d'explorer les mathématiques tout en acquérant des compétences en programmation qui te serviront tout au long de tes études. Tu verras entre autres comment : . décrire des données avec les statistiques et les organiser sous forme de courbes, diagrammes en bâtons ou de dispersion ; . explorer la théorie des ensembles et les probabilités avec des programmes simulant des lancers de pièce et de dé, et autres jeux de chance ; . résoudre des problèmes d'algèbre avec les symboles en Python ; . tracer des formes géométriques et explorer les fractales comme la fougère de Barnsley, le triangle ...

Data Science par la pratique

Auteure: Joel Grus

Nombre de pages: 307

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...

Programmation Python avancée

Auteure: Xavier Olive

Nombre de pages: 352

Python est un langage généraliste et multi-plateforme, apprécié par les scientifiques et les ingénieurs pour sa polyvalence, sa concision et la lisibilité de sa syntaxe. C’est un « couteau suisse » qui permet d’écrire un prototype en quelques heures, de construire une chaîne de traitements à partir de briques logicielles écrites par d’autres, voire dans d’autres langages. Ce livre s’adresse à un public qui a déjà une expérience de la programmation. Il rappelle les concepts-clés pour une utilisation efficace du langage, et il alterne explications théoriques et approche pragmatique avec des cas d’étude pratiques. Il s’appuie sur les versions les plus récentes (3.7 et 3.8) et au-delà du langage proprement dit décrit l’écosystème Python avec les principales bibliothèques utilisées, les environnements de développement et les bonnes pratiques de gestion de projet. Les six problèmes-exemples qui illustrent le livre viennent du calcul numérique, du traitement du signal ou de l’intelligence artificielle.

Bases de données orientées graphes avec Neo4j

Auteure: Amine Lies Benhenni , François-Xavier Bois

Nombre de pages: 181

La 4ème de couverture indique : "Une base de données optimisée pour le big data. Parmi les bases de données NoSQL, celles orientées "graphes" connaissent un succès fulgurant du fait de leur souplesse et de leur évolutivité extrême. Ne reposant sur aucun schéma, un graphe peut accepter de nouveaux flux de données sans nécessiter d'interventions lourdes. A l'heure où les sociétés ont compris que la fusion de leurs silos de données (CRM, ERP, Web, etc.) est une condition sine qua non pour créer de la valeur (solutions d'intelligence prédictive, moteurs de recommandation), cette propriété du graphe se révèle essentielle. En considérant les relations entre objets comme des données de premier ordre, de nouvelles perspectives d'exploration et d'analyse apparaissent et favorisent la découverte d'informations inédites. L'absence de barrières logiques ouvre également la porte à des modalités d'exploitation de la donnée en profondeur, sans nuire aux performances. Installés depuis de nombreuses années au coeur des infrastructures des géants du Web (Google, Facebook, Linkedln), les graphes sont désormais accessibles au plus grand nombre grâce à l'émergence ...

Python & Pandas et les 36 problèmes de data science

Auteure: Frédéric Bro , Chantal Rémy

Nombre de pages: 520

Programmer en Python - Apprendre la programmation de façon claire, concise et efficace - collection O'Reilly

Auteure: Luciano RAMALHO

Nombre de pages: 682

Un livre unique pour aller plus loin dans la mise en oeuvre de vos développements Python La simplicité du langage Python permet d'être productif très rapidement mais cela ne signifie pas que vous utilisez tout le potentiel du langage. Avec ce livre en mains, vous allez apprendre à coder en Python de manière beaucoup plus efficace en découvrant des caractéristiques du langage ignorées de beaucoup. L'auteur, Luciano Ramalho vous guide dans un voyage intitiatique à travers les bibliothèques et les éléments du langage les plus intéressants. Vos nouvelle connaissances vous permettront de réduire vos lignes de codes et de rendre vos programmes plus rapides et globalement plus efficaces. Au programme : Le modèle de données de Python Les structures de données Les fonctions et les objets Classes, références, interfaces et opérateurs Le contrôle du flux La métaprogrammation Collection O'Reilly

L'intelligence artificielle, une révolution ?

Auteure: Jean-Michel Jakobowicz , Emmanuel Jakobowicz

Nombre de pages: 256

Lorsque l’on parle d’intelligence artificielle, il est très difficile de ne pas tomber dans le catastrophisme. En effet, à peine évoque-t-on ce sujet, qu’apparaissent des armées de robots ou, moins fantasmagorique, des personnes de pouvoir qui se servent de celle-ci pour asseoir leur domination. D’un autre côté, elle est à l'origine de progrès techniques et scientifiques remarquables. Que ce soit les communications, le transport, la médecine, la banque ou encore le commerce, l’intelligence artificielle est omniprésente, souvent, sans que nous en soyons le remarquions. Si danger il y a, il est important que nous soyons conscients des développements et des dérives actuelles et potentielles. L'intelligence artificielle s'est insérée dans nos vies et va le rester, d'où notre besoin de comprendre ce qu'elle est, ce qu'elle recouvre, ce qu'est le deep ou le machine learning... tous ces termes que nous entendons au quotidien mais dont le sens peut sembler flou. Cet ouvrage rassemble toutes les clés de compréhension pour permettre à tout le monde de se faire une opinion informée. Emmanuel Jakobowicz est data scientist, développeur et formateur. Il est...

Machine learning avec Python ANNULE

Auteure: Andreas C.MUELLER , Sarah GUIDO

Nombre de pages: 282

Entrez de plain-pied dans le monde fascinant la data science Vous aussi participez à la révolution qui ramène l'intelligence artificielle au coeur de notre société, grace aux data scientists. La data science consiste à traduire des problèmes de toute autre nature, en problèmes de modélisation quantitative, résolus par des algorithmes de traitement. Ce livre se présente comme une référence pour tous les développeurs, statisticiens ou chefs de projets ayant à résoudre des problèmes liés à la data science. Au programme : Pourquoi utiliser le machine learning Les différentes versions de Python L'apprentissage non supervisé et le préprocessing Représenter les données Processus de validation Algorithmes, chaînes et pipeline Travailler avec des données de type texte Du prototype à la production

Python pour la data science pour les nuls

Auteure: John-Paul Mueller , Luca Massaron

Nombre de pages: 474

Apprendre à programmer avec Python

Auteure: Gérard Swinnen

Nombre de pages: 342

Quel meilleur choix pour apprendre la programmation qu'un langage moderne et élégant tel que Python, aussi bon pour le développement d'applications web que pour la réalisation de scripts système ou l'analyse de fichiers textuels ? Un support de cours réputé et adopté par de nombreux enseignants, avec 40 pages d'exercices corrigés Reconnu et utilisé par les enseignants de nombreuses écoles et IUT, complété d'exercices accompagnés de leurs corrigés, cet ouvrage original et érudit est une référence sur tous les fondamentaux de la programmation : choix d'une structure de données, paramétrage, modularité, orientation objet et héritage, conception d'interface, multithreading et gestion d'événements, protocoles de communication et gestion réseau, formulaires web et CGI, bases de données... jusqu'à la désormais indispensable norme Unicode (le format UTF-8). À qui s'adresse ce livre ? Aux étudiants en BTS et IUT Informatique et à leurs enseignants ; À tous les autodidactes férus de programmation qui veulent découvrir le langage Python.

IPT - Informatique pour tous - Algorithmique, programmation Python, ingénierie numérique et simulation (bibliothèques Numpy et Scipy de Python) - Tout le programme de prépas scientifiques en 1 clin d'oeil

Auteure: Nguyen Nicolas, Chatel Gweltaz

Nombre de pages: 240

Une vision claire des savoirs, une mobilisation rapide des connaissances et des compétences sont les atouts indispensables à la réussite en prépa. Ce formulaire d’Informatique Pour Tous (IPT) répond parfaitement à ces exigences. Il présente de façon synthétique l’intégralité du programme d’IPT des classes préparatoires aux grandes écoles scientifiques première et deuxième années. - On y trouvera d’abord une base de connaissances théoriques indispensables en algorithmique, en programmation et pour les bases de données. - Tous les algorithmes et scripts Python des programmes de première et deuxième années, classés par thème, sont ensuite détaillés et analysés. - Finalement, deux index très précis (un index général et un index des commandes Python) permettent de trouver rapidement la notion cherchée. Conçu pour appréhender tout le programme d’IPT en un clin d’oeil, ce formulaire est le compagnon idéal pour la préparation des devoirs, les séances de travaux pratiques d’informatique, une ressource précieuse pour les TIPE mais surtout pour accompagner les révisions avant les concours. Il complète intelligemment les ouvrages de la...

Data science par la pratique

Auteure: Joel Grus

Nombre de pages: 408

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 cette discipline sans la comprendre. 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, Joel Grus, vous aidera à vous familiariser avec les maths et les statistiques qui sont au coeur de la data science et avec 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. La deuxième édition, revue et augmentée, de cet ouvrage comporte des codes et exemples associés entièrement réécrits en Python 3.6 et intègre de nouveaux chapitres sur l'apprentissage profond (deep learning), les statistiques et le traitement en langage naturel. Suivez un cours accéléré de Python. Apprenez...

Algorithmique et développement Python - Cours et exemples d'applications

Auteure: Abderrahmane Fadil

Nombre de pages: 228

Cet ouvrage a pour objectif de présenter les bases de l’algorithmique. La programmation des algorithmes est mise en œuvre via le langage Python. Les 6 chapitres de ce livre comptent de nombreux exemples d’application.

Data science : fondamentaux et études de cas

Auteure: Eric Biernat , Michel Lutz

Nombre de pages: 295

Nous vivons une époque très excitante, qui ramène l'analyse de données et les méthodes quantitatives au coeur de la société. L'aboutissement de nombreux projets de recherche, la puissance de calcul informatique disponible et des données à profusion permettent aujourd'hui d'incroyables réalisations, grâce au travail des data scientists. Un livre de référence pour les data scientists La data science est l'art de traduire des problèmes industriels, sociaux. scientifiques, ou de toute autre nature, en problèmes de modélisation quantitative, pouvant être résolus par des algorithmes de traitement de données. Cela passe par une réflexion structurée, devant faire en sorte que se rencontrent problèmes humains, outils techniques/informatiques et méthodes statistiques/algorithmiques. Chaque projet de data science est une petite aventure, qui nécessite de partir d'un problème opérationnel souvent flou, à une réponse formelle et précise, qui aura des conséquences réelles sur le quotidien d'un nombre plus ou moins important de personnes. Eric Biernat et Michel Lutz proposent de vous guider dans cette aventure. Ils vous feront visiter les vastes espaces de la data...

Python pour les SHS

Auteure: Emilien Schultz , Matthias Bussonnier

Nombre de pages: 333

Apprendre à programmer avec Python 3

Auteure: Gérard Swinnen

Nombre de pages: 435

Un livre incontournable pour acquérir l'exigeante discipline qu'est l'art de la programmation ! Original et stimulant, cet ouvrage aborde au travers d'exemples attrayants et concrets tous les fondamentaux de la programmation. L'auteur a c

Hadoop par la pratique

Auteure: Jonathan R. Owens , Jon Lentz , Brian Femiano

Nombre de pages: 330

Hadoop par la pratique s'articule autour d’explications approfondies et d’exemples de code. Chaque chapitre décrit un problème technique puis propose une solution découpée en étapes faciles à suivre. Au programme : • ETL, compression, sérialisation et importation/exportation de données ; • analyse simple et élaborée d’agrégats ; • analyse graphique ; • apprentissage automatique ; • dépannage et débogage ; • persistance évolutive ; • administration et configuration de cluster. Vous trouverez dans cet ouvrage : • un contenu direct et facile à suivre ; • une sélection des tâches et des problèmes les plus importants ; • des instructions parfaitement organisées pour résoudre efficacement les problèmes ; • des explications claires sur les actions réalisées ; • une application des solutions à d’autres situations. La lecture de cet ouvrage vous permettra de développer facilement des applications massivement parallèles et d’exploiter toute la puissance d’Hadoop.