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Python pour le data scientist : des bases du langage au machine learning / Emmanuel Jakobowicz

Ouvrage
Auteur principal: Jakobowicz, Emmanuel, 1980-...., AuteurLangue : françaisPays : France.Mention d'édition: 3e éditionPublication : Malakoff : Dunod, DL 2024Description: 1 volume (334 pages), illustrations, graphiques, couverture illustrée en couleurs, 24 cmISBN : 9782100859764; 2-10-085976-5.Collection: InfoProRésumé : "Si vous vous intéressez au traitement des données avec le langage Python, cet ouvrage s’adresse à vous. Que vous soyez débutant en Python ou que vous ayez une expérience significative, il vous apportera les clés pour utiliser ce langage en data science. Ce livre répond à de nombreuses questions sur Python : Comment utiliser Python en data science ? Comment coder en Python ? Comment préparer des données avec Python ? Comment créer des visualisations attractives avec Python ? Comment appliquer des modèles de machine learning et de deep learning avec Python ? Comment passer aux environnements big data ? Vous apprendrez à tirer parti des multiples outils Python tels que conda, Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly, Dash, Streamlit, Scikit-Learn, TensorFlow, Keras, PySpark... pour mettre en place vos traitements. Cette troisième édition est complétée et enrichie par des mises à jour de code liées aux évolutions de Python et des packages de data science.".Bibliographie : Bibliographie et liste de sites Internet p. [327]-330. Index.Sujet - Nom commun: Python (langage de programmation) | Apprentissage automatique | Exploration de données | Données massives
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Ouvrage Ouvrage La bibliothèque de l'ESPCI Magasin IF-011 (Browse shelf(Opens below)) Available IF-011

3e édition

Bibliographie et liste de sites Internet p. [327]-330. Index

"Si vous vous intéressez au traitement des données avec le langage Python, cet ouvrage s’adresse à vous. Que vous soyez débutant en Python ou que vous ayez une expérience significative, il vous apportera les clés pour utiliser ce langage en data science. Ce livre répond à de nombreuses questions sur Python : Comment utiliser Python en data science ? Comment coder en Python ? Comment préparer des données avec Python ? Comment créer des visualisations attractives avec Python ? Comment appliquer des modèles de machine learning et de deep learning avec Python ? Comment passer aux environnements big data ? Vous apprendrez à tirer parti des multiples outils Python tels que conda, Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly, Dash, Streamlit, Scikit-Learn, TensorFlow, Keras, PySpark... pour mettre en place vos traitements. Cette troisième édition est complétée et enrichie par des mises à jour de code liées aux évolutions de Python et des packages de data science." 4e de couverture