Learn Data Science from Scratch: Mastering ML and NLP with Python in a...

Transformez les données brutes en solutions significatives

Description

« Learn Data Science from Scratch » est un guide essentiel qui vous équipera avec des outils et des techniques incontournables, en passant par des bibliothèques Python jusqu’aux algorithmes d’apprentissage automatique. Ce livre vous aidera à résoudre des problèmes concrets et à optimiser vos prises de décision.

Débutant par des principes de base, le contenu progresse vers des aspects plus complexes comme la collecte et le nettoyage des données, suivis d’une immersion dans les statistiques et les probabilités, essentielles pour comprendre et mettre en œuvre des méthodes de machine learning, d’apprentissage en profondeur et de traitement du langage naturel. Chaque chapitre combine théorie et applications pratiques, renforçant votre capacité à faire des choix basés sur l’analyse des données.

Ce que vous apprendrez

• Manier aisément les outils phares de la science des données tels que Python, NumPy et Pandas.
• Établir de solides bases en statistiques et en probabilités pour une analyse rigoureuse.
• Maîtriser le machine learning, depuis les techniques de régression jusqu’à l’apprentissage en profondeur.
• Acquérir des compétences avancées en NLP et en systèmes de recommandation.
• Mener à bien un projet data de A à Z, de la cueillette des données jusqu’à l’implémentation du modèle.

À qui s’adresse ce livre

Parfait pour ceux qui débutent avec un peu de connaissance en programmation Python et en mathématiques, ce livre est destiné aux futurs data scientists et analystes désireux de s’initier et de se perfectionner.

Table des matières

• 1. Immersion dans l’univers de la science des données
• 2. Maîtriser les bibliothèques et outils indispensables en Python
• 3. Statistiques et probabilités: outils fondamentaux pour les données
• 4. Tactiques de collecte de données: du web scraping à la collecte proprement dite
• 5. Exploration et visualisation: donner un sens visuel aux données
• 6. Purification des données: nettoyage et prétraitement
• 7. Découvrir le monde du machine learning
• 8 à 18. Approfondissement des modèles de régression, arbres de décision, NLP et plus
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En achevant ce livre, vous aurez acquis une compréhension approfondie et des compétences pratiques, faisant de vous un professionnel efficace et recherché dans l’industrie de la data.