Description

Découvrez l'univers de la data science avec Python à travers la deuxième édition de cet ouvrage captivant de Emmanuel Jakobowicz. Que vous soyez novice ou expérimenté, ce livre offre une plongée complète dans l'utilisation de Python pour la data science, couvrant des bases du langage jusqu'au machine learning.

Clés pour Utiliser Python en Data Science

Ce livre répond à une variété de questions cruciales pour les passionnés de data science. Découvrez comment coder en Python, préparer des données de manière efficace, créer des visualisations attrayantes, et appliquer des modèles de machine learning et deep learning. Explorez également la transition vers les environnements big data.

Exploration des Outils Python en Data Science

Apprenez à exploiter les multiples outils Python, tels que Anaconda, Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Bokeh, Scikit-Learn, TensorFlow, PySpark, et bien d'autres, pour mettre en place vos traitements de data science. Ces outils puissants sont décortiqués pour vous permettre de les intégrer de manière efficace dans vos projets.

Compléments et Enrichissements de la 2e Édition

Cette deuxième édition est enrichie de mises à jour de code liées aux évolutions de Python et des packages de data science. Les exemples et exercices utilisent également des données plus récentes, garantissant que le contenu reste pertinent et à jour. L'auteur, Emmanuel Jakobowicz, partage généreusement l'ensemble du code inclus dans l'ouvrage sous la forme de notebooks Jupyter, disponibles dans son repository public sur GitHub : GitHub - Python Data Scientist.

Conclusion: Un Guide Pratique pour les Passionnés de Data Science

Que vous aspiriez à devenir un expert en data science ou que vous cherchiez à renforcer vos compétences, "Python pour le Data Scientist" offre une ressource inestimable. La combinaison d'instructions détaillées, d'exemples pratiques et de ressources actualisées fait de cet ouvrage un guide complet pour naviguer dans le monde complexe et stimulant de la data science avec Python.