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Data science : fondamentaux et études de cas: Machine Learning avec Py...

Boostez vos compétences Data avec ce livre « Programmation » de Eric Biernat

Data science : fondamentaux et études de cas: Machine Learning avec Python et R

Exploration moderne de la data science avec Éric Biernat et Michel Lutz

Une immersion dans le monde de la data science

La science des données est devenue une composante essentielle de nombreux domaines, allant de l’industrie jusqu’aux sciences sociales. Dans leur ouvrage, Éric Biernat et Michel Lutz vous plongent dans les fascinantes étendues de la data science. Ils abordent ce domaine non seulement comme un ensemble de techniques, mais aussi comme une aventure intellectuelle et pratique. Avec cet ouvrage, vous découvrirez comment des problématiques concrètes peuvent être transformées en modèles quantitatifs pour produire des solutions impactantes.

À qui s’adresse ce livre ?

  • Développeurs et statisticiens en quête de réponses concrètes à des problématiques de data science.
  • Étudiants et chefs de projets désireux de se former sur les aspects les plus pointus du machine learning.
  • Data scientists cherchant à affiner leur pratique et à acquérir une vision complète de leur domaine.
  • Toute personne curieuse d’explorer les implications et les applications de la data science dans le monde moderne.

Apprentissage pratique et études de cas

Ce livre se distingue par une approche très pratique. Vous ne vous perdrez pas dans des théories trop denses, mais vous saisirez les études de cas avec vos propres outils. Les auteurs vous invitent à utiliser votre ordinateur, des logiciels libres, et votre capacité d’analyse pour vous engager directement dans des projets de data science. La perspective de devenir un expert Kaggle vous est également offerte, l’objectif étant de vous propulser au rang de kaggle master grâce à des challenges réels et concrets.

Ce que vous apprendrez

  • Comment les grandes quantités de données (big data) et la data science transforment notre quotidien.
  • Des méthodes pour structurer des problématiques floues en modèles algorithmiques précis.
  • Les outils logiciels nécessaires pour traiter des données et réaliser des projets de data science efficacement.
  • Les approches statistiques et algorithmiques utilisées pour résoudre des problèmes complexes.

Pour ceux qui cherchent à comprendre et à appliquer les principes de la data science dans leurs projets, cet ouvrage est l’outil parfait pour se lancer dans une exploration enrichissante et pratique du sujet. Équipez-vous de votre meilleur outil, votre cerveau, et laissez-vous guider par deux experts passionnés du domaine.

Data science : fondamentaux et études de cas: Machine Learning avec Python et R
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