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Data science : fondamentaux et études de cas: Machine Learning avec Python et R par Michel Lutz ont été vendues pour EUR 35,00 chaque exemplaire. Le livre publié par Eyrolles. Il contient 296 pages et classé dans le genre Thèmes. Ce livre a une bonne réponse du lecteur, il a la cote 3.5 des lecteurs 518. Inscrivez-vous maintenant pour accéder à des milliers de livres disponibles pour téléchargement gratuit. L'inscription était gratuite.
Description du livre Data science : fondamentaux et études de cas: Machine Learning avec Python et R : Livre intéressant pour commencer mais assez condensé - 0 internautes sur 0 ont trouvé ce commentaire utile.Livre intéressant pour commencer mais assez condensé
Par Seto Kaiba
Ce livre est très intéressant pour commencer les datas sciences, mais il demande des prérequis en mathématiques et statistiques pour comprendre correctement les théories énoncées. De même les codes fournis n'ont que peu d’intérêt pour celui qui n'a pas de bonnes bases en R/python.Il faut donc acheter ce livre en connaissance de cause, je le vois plus comme une sorte de manuel rapide de référence que comme un livre qui va vous apprendre les data science de A à Z en partant de zéro. Attention donc à ne pas s'y tromper et à ne pas être déçu. Par contre celui qui sait un peu programmer et qui à des bases en algèbre linéaire ainsi qu'en proba et qui souhaite découvrir d'un point de vue un minimum théorique et formel le sujet devrait y trouver largement son compte. 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 science modeme, de plus en plus présente dans notre société et qui fait tant parler d'elle, parfois par l'intermédiaire d'un sujet qui lui est corollaire. les big data. Des études de cas pour devenir kaggie master Loin des grands discours abstraits, les auteurs vous feront découvrir, claviers à la main, les pratiques de leur métier de data scientist chez OCTO Technology, l'un des leaders français du domaine. Et vous mettrez également la main à la pâte : avec juste ce qu'il faut de théorie pour comprendre ce qu'impliquent les méthodes mathématiques utilisées, mais surtout avec votre ordinateur personnel, quelques logiciels gratuits et puissants, ainsi qu'un peu de réflexion. vous allez participer activement à cette passionn
Par Seto Kaiba
Ce livre est très intéressant pour commencer les datas sciences, mais il demande des prérequis en mathématiques et statistiques pour comprendre correctement les théories énoncées. De même les codes fournis n'ont que peu d’intérêt pour celui qui n'a pas de bonnes bases en R/python.Il faut donc acheter ce livre en connaissance de cause, je le vois plus comme une sorte de manuel rapide de référence que comme un livre qui va vous apprendre les data science de A à Z en partant de zéro. Attention donc à ne pas s'y tromper et à ne pas être déçu. Par contre celui qui sait un peu programmer et qui à des bases en algèbre linéaire ainsi qu'en proba et qui souhaite découvrir d'un point de vue un minimum théorique et formel le sujet devrait y trouver largement son compte. 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 science modeme, de plus en plus présente dans notre société et qui fait tant parler d'elle, parfois par l'intermédiaire d'un sujet qui lui est corollaire. les big data. Des études de cas pour devenir kaggie master Loin des grands discours abstraits, les auteurs vous feront découvrir, claviers à la main, les pratiques de leur métier de data scientist chez OCTO Technology, l'un des leaders français du domaine. Et vous mettrez également la main à la pâte : avec juste ce qu'il faut de théorie pour comprendre ce qu'impliquent les méthodes mathématiques utilisées, mais surtout avec votre ordinateur personnel, quelques logiciels gratuits et puissants, ainsi qu'un peu de réflexion. vous allez participer activement à cette passionn
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