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Titre original :
The Applied Data Science Workshop, Second Edition: Get started with the applications of data science and techniques to explore and assess data effecti
Contenu du livre :
Conçu pour les débutants, cet atelier vous aide à tirer le meilleur parti des bibliothèques Python et des fonctionnalités du bloc-notes Jupyter pour comprendre comment la science des données peut être appliquée à la résolution de problèmes de données réels.
Fonctionnalités principales
⬤ Obtenez des informations utiles sur la science des données et l'apprentissage automatique.
⬤ Explorer les différentes fonctionnalités et caractéristiques d'un Notebook Jupyter.
⬤ Découvrez comment les bibliothèques Python sont utilisées avec Jupyter pour l'analyse des données.
Description du livre
De la banque à l'industrie en passant par l'éducation et le divertissement, l'utilisation de la science des données pour les entreprises a révolutionné presque tous les secteurs du monde moderne. Elle a un rôle important à jouer dans tous les domaines, du développement d'applications à la sécurité des réseaux.
En adoptant une approche interactive pour apprendre les principes fondamentaux, ce livre est idéal pour les débutants. Vous apprendrez toutes les meilleures pratiques et techniques pour appliquer la science des données dans le contexte de scénarios et d'exemples du monde réel.
En commençant par une introduction à la science des données et à l'apprentissage automatique, vous commencerez par vous familiariser avec les fonctionnalités de Jupyter. Vous utiliserez des bibliothèques Python telles que sci-kit learn, pandas, Matplotlib et Seaborn pour effectuer des analyses et des prétraitements de données sur des ensembles de données réels à partir de votre propre environnement Jupyter. Au fil des chapitres, vous entraînerez des modèles de classification à l'aide de sci-kit learn et évaluerez les performances des modèles à l'aide de techniques de validation avancées. Vers la fin, vous utiliserez les Notebooks Jupyter pour documenter votre recherche, construire des rapports pour les parties prenantes, et même analyser les données de performance web.
À la fin de l'atelier sur la science des données appliquée, vous serez prêt à passer du statut de débutant à celui d'expert en appliquant avec confiance les techniques et les outils de la science des données à des projets concrets.
Ce que vous apprendrez
⬤ Comprendre les opportunités et les défis clés de la science des données.
⬤ Utiliser Jupyter pour des tâches de science des données telles que l'analyse et la modélisation des données.
⬤ Effectuer des analyses exploratoires de données dans un carnet Jupyter.
⬤ Visualiser les données avec des diagrammes de dispersion par paire et une distribution segmentée.
⬤ Évaluer les performances des modèles à l'aide de techniques de validation avancées.
⬤ Analyser les réponses HTML et les requêtes HTTP.
À qui s'adresse ce livre ?
Si vous êtes un aspirant data scientist qui veut faire carrière dans la science des données ou un développeur qui veut explorer les applications de la science des données à partir de zéro et analyser des données dans Jupyter en utilisant des bibliothèques Python, alors ce livre est pour vous. Bien qu'une brève compréhension de la programmation Python et de l'apprentissage automatique soit recommandée pour vous aider à saisir plus rapidement les sujets abordés dans le livre, elle n'est pas obligatoire.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781800202504 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Broché |
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