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Titre original :
Data Science with Python
Contenu du livre :
Exploitez la puissance des bibliothèques de science des données Python et les techniques avancées d'apprentissage automatique pour analyser de grands ensembles de données non structurées et prédire l'occurrence d'un événement futur particulier. Caractéristiques principales Explorer les profondeurs de la science des données, de la collecte des données à la visualisation Apprendre pandas, scikit-learn et Matplotlib en détail Étudier divers algorithmes de science des données en utilisant des ensembles de données du monde réel Description du livre
Data Science with Python commence par vous présenter la science des données et vous apprend à installer les paquets dont vous avez besoin pour créer un environnement de codage de la science des données. Vous apprendrez les trois principales techniques d'apprentissage automatique : l'apprentissage non supervisé, l'apprentissage supervisé et l'apprentissage par renforcement. Vous explorerez également les techniques de classification et de régression de base, telles que les machines à vecteurs de support, les arbres de décision et la régression logistique.
Au fil des chapitres, vous étudierez les fonctions de base, les structures de données et la syntaxe du langage Python qui sont utilisées pour traiter facilement de grands ensembles de données. Vous découvrirez les bibliothèques NumPy et pandas pour les calculs matriciels et la manipulation des données, vous étudierez comment utiliser Matplotlib pour créer des visualisations hautement personnalisables et vous appliquerez l'algorithme de boosting XGBoost pour faire des prédictions. Dans les derniers chapitres, vous explorerez les réseaux neuronaux convolutifs (CNN), des algorithmes d'apprentissage profond utilisés pour prédire le contenu d'une image. Vous comprendrez également comment alimenter un réseau neuronal avec des phrases humaines, comment faire en sorte que le modèle traite les informations contextuelles et comment créer des systèmes de traitement du langage humain pour prédire le résultat.
À la fin de ce livre, vous serez en mesure de comprendre et de mettre en œuvre tout nouvel algorithme de science des données et vous aurez la confiance nécessaire pour expérimenter des outils ou des bibliothèques autres que ceux couverts dans le livre. Ce que vous apprendrez Prétraiter les données pour les rendre prêtes à être utilisées pour l'apprentissage automatique Créer des visualisations de données avec Matplotlib Utiliser scikit-learn pour effectuer une réduction de dimension en utilisant l'analyse en composantes principales (ACP) Résoudre les problèmes de classification et de régression Obtenir des prédictions en utilisant la bibliothèque XGBoost Traiter les images et créer des modèles d'apprentissage automatique pour les décoder Traiter le langage humain pour la prédiction et la classification Utiliser TensorBoard pour surveiller les métriques d'entraînement en temps réel Trouver les meilleurs hyperparamètres pour votre modèle avec AutoML À qui s'adresse ce livre ?
Data Science with Python est conçu pour les analystes de données, les data scientists, les ingénieurs de base de données et les analystes commerciaux qui souhaitent utiliser Python et les techniques d'apprentissage automatique pour analyser les données et prédire les résultats. Une connaissance de base de Python et de l'analyse de données s'avérera utile pour comprendre les différents concepts expliqués dans ce livre. Table des matières Préface Introduction à la science des données et au prétraitement des données Visualisation des données Introduction à l'apprentissage automatique via Scikit-Learn Réduction de la dimensionnalité et apprentissage non supervisé Maîtrise des données structurées Décodage Traitement des images Langage humain Conseils et astuces du métier
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781838552862 |
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| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Broché |
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