Description

Data Science par la pratique: Comprendre les Fondamentaux avec Python

Le livre intitulé "Data Science par la pratique: Fondamentaux avec Python", rédigé par Joel Grus, se présente comme un ouvrage de référence essentiel pour les (futurs) data scientists. Publié en format broché le 22 octobre 2020, ce livre offre une approche pratique et détaillée des fondamentaux de la data science en utilisant le langage de programmation Python.

Introduction

Dans l'univers en constante évolution de la data science, il est souvent tentant de se perdre dans la multitude d'outils, de frameworks et de boîtes à outils disponibles. Joel Grus propose une approche différente dans cet ouvrage, en mettant l'accent sur la compréhension profonde des outils et algorithmes fondamentaux. Les lecteurs sont guidés à travers la création de ces éléments à partir de zéro, offrant ainsi une compréhension holistique du sujet.

Contenu de l'Ouvrage

L'auteur cible particulièrement les personnes ayant une forte compétence en mathématiques et en programmation. Pour ceux qui souhaitent se familiariser avec les concepts mathématiques et statistiques essentiels à la data science, Joel Grus offre un accompagnement détaillé. De plus, il met l'accent sur les compétences informatiques indispensables pour démarrer une carrière en tant que data scientist.

Ce livre est conçu pour permettre aux lecteurs de plonger au cœur de la data science, en mettant l'accent sur la manipulation pratique des données. Il explore les fondamentaux de l'algèbre linéaire, des statistiques et des probabilités, montrant comment les appliquer de manière pertinente en data science. Les lecteurs apprendront à collecter, explorer, nettoyer et manipuler les données de manière efficace.

La deuxième édition, revue et augmentée, propose des codes et exemples entièrement réécrits en Python 3.6, garantissant une pertinence et une actualité accrues. De nouveaux chapitres ont également été ajoutés, couvrant des sujets tels que l'apprentissage profond (deep learning), les statistiques avancées et le traitement en langage naturel.

Contenu des Chapitres

Cours Accéléré de Python

Le livre débute par un cours accéléré de Python, offrant aux lecteurs les bases nécessaires pour aborder les concepts avancés de data science. Cela permet aux débutants de s'initier au langage de programmation incontournable dans le domaine.

Fondamentaux Mathématiques et Statistiques

Les lecteurs sont ensuite guidés à travers les fondamentaux de l'algèbre linéaire, des statistiques et des probabilités. L'auteur explique comment et quand appliquer ces concepts cruciaux en data science, facilitant ainsi la prise de décision basée sur les données.

Manipulation Pratique des Données

Une partie importante du livre est consacrée à la collecte, exploration, nettoyage et manipulation pratiques des données. Les lecteurs apprennent les meilleures pratiques pour tirer des insights significatifs à partir des ensembles de données.

Implémentation de Modèles

L'ouvrage couvre également l'implémentation de modèles, y compris des techniques telles que les k plus proches voisins, la classification naïve bayésienne, les régressions linéaire ou logistique, les arbres de décision, les réseaux neuronaux et le clustering.

Exploration de Domaines Spécifiques

Des explorations dans des domaines spécifiques de la data science sont abordées, notamment les systèmes de recommandation, le traitement du langage naturel, l'analyse de réseau, MapReduce et les bases de données.

Public Cible

Cet ouvrage s'adresse à un large public, notamment aux développeurs, statisticiens, étudiants et chefs de projet confrontés à des problèmes de data science. Il est également recommandé pour les data scientists existants ou toute personne curieuse de comprendre l'état de l'art de ce métier en pleine expansion.

En somme, "Data Science par la pratique: Fondamentaux avec Python" offre une plongée détaillée dans le monde de la data science, combinant la théorie et la pratique de manière équilibrée. L'auteur guide les lecteurs à travers un parcours d'apprentissage progressif, favorisant une compréhension approfondie des concepts clés de la data science.

Évolution de l'Édition

La deuxième édition de cet ouvrage, révisée et augmentée, met l'accent sur la pertinence contemporaine en réécrivant entièrement les codes et exemples en Python 3.6. Cette mise à jour vise à garantir aux lecteurs une expérience d'apprentissage pratique et en phase avec les dernières avancées technologiques. De plus, l'intégration de nouveaux chapitres, notamment sur l'apprentissage profond, les statistiques avancées et le traitement en langage naturel, étend la portée du livre pour inclure des sujets cruciaux dans le paysage actuel de la data science.

Pour les Initiés en Mathématiques et Programmation

Joel Grus s'adresse spécifiquement à un public ayant des compétences en mathématiques et en programmation. Si vous êtes fort en maths et que vous avez des connaissances en programmation, cet ouvrage vous aide à explorer le monde des mathématiques et des statistiques au cœur de la data science. L'auteur vise à transformer ces compétences en une compréhension solide des concepts fondamentaux de la data science.

Exploration des Fondamentaux

Les lecteurs suivent un itinéraire d'apprentissage qui commence par un cours accéléré de Python, garantissant une base solide pour ceux qui ne sont pas familiers avec le langage. Ensuite, l'exploration des fondamentaux de l'algèbre linéaire, des statistiques et des probabilités offre une compréhension approfondie des bases mathématiques nécessaires pour aborder les concepts plus avancés de la data science.

Manipulation Pratique des Données

Une part substantielle de l'ouvrage est dédiée à la manipulation pratique des données, couvrant des aspects tels que la collecte, l'exploration, le nettoyage et la manipulation. Ces compétences pratiques sont cruciales pour transformer des ensembles de données bruts en informations exploitables, un aspect essentiel de la data science.

Implémentation de Modèles

Le livre offre une compréhension approfondie de l'implémentation de modèles, allant des techniques de base aux modèles plus avancés. Les lecteurs apprennent à mettre en œuvre des modèles tels que les k plus proches voisins, la classification naïve bayésienne, les régressions linéaire ou logistique, les arbres de décision, les réseaux neuronaux et le clustering.

Exploration de Domaines Spécifiques

En explorant des domaines spécifiques de la data science, le livre couvre des sujets avancés tels que les systèmes de recommandation, le traitement du langage naturel, l'analyse de réseau, MapReduce et les bases de données. Cette diversité de sujets permet aux lecteurs d'élargir leurs compétences et d'explorer des applications spécialisées.

Public Cible

Cet ouvrage s'adresse à un public varié, englobant des professionnels tels que les développeurs, statisticiens, étudiants et chefs de projet qui font face à des défis en data science. Il est également utile pour les data scientists en activité ainsi que pour toute personne désireuse d'obtenir une vue d'ensemble complète du domaine de la data science.

En conclusion, "Data Science par la pratique: Fondamentaux avec Python" se distingue comme une ressource inestimable, offrant une approche pratique et approfondie pour comprendre les concepts fondamentaux de la data science. Avec un équilibre judicieux entre la théorie et la pratique, cet ouvrage guide les lecteurs à travers un voyage enrichissant dans le monde dynamique de la data science.