Description

Explorez le monde de la Data Science avec Python à travers le livre captivant d'Amandine Velt, paru en grand livre le 17 août 2020. Ce guide exhaustif s'adresse aux étudiants, aux professionnels (ingénieurs, chercheurs, enseignants, data scientists), et aux informaticiens cherchant à maîtriser l'analyse de données avec Python.

Introduction à Python pour l'Analyse de Données

La première partie du livre offre une introduction complète à Python et son utilisation dans le domaine de l'analyse de données. Les lecteurs découvrent la mise en place de l'environnement de travail et bénéficient de rappels sur le langage Python.

Manipulation Efficace des Données avec NumPy et Pandas

La deuxième partie plonge dans la manipulation efficace des données grâce aux librairies NumPy et Pandas. Chaque concept est présenté théoriquement puis illustré par des exemples concrets. Les lecteurs apprennent à importer des données, explorer, et manipuler efficacement les informations.

Visualisation des Données avec Matplotlib et Seaborn

La troisième partie guide les lecteurs dans la visualisation des données avec les librairies Matplotlib et Seaborn. Ils comprennent l'architecture de création de figures avec Python et apprennent à choisir les types de graphiques adaptés selon les variables à représenter.

Exercice Pratique et Correction

Le dernier chapitre propose un exercice complet avec sa correction, permettant aux lecteurs de mettre en pratique les notions étudiées. Ils écrivent le code pour répondre aux questions de l'exercice, consolidant ainsi leur compréhension.

Ressources Interactives et Jeux de Données Réels

Pour chaque chapitre, un fichier notebook avec le code source est disponible en téléchargement, offrant aux lecteurs la possibilité de tester, modifier et expérimenter avec le code. Deux jeux de données réels, téléchargeables sur le site www.editions-eni.fr, illustrent les concepts discutés dans le livre, enrichissant ainsi l'expérience d'apprentissage.

Ce livre offre un parcours pratique et complet pour maîtriser l'analyse de données avec Python, combinant théorie et pratique pour permettre aux lecteurs de devenir des experts en Data Science.