Rayon Développement d'applications, langages de programmation
Python pour la data science : analysez vos données par la pratique avec NumPy, Pandas, Matplotlib et Seaborn

Fiche technique

Format : Broché
Nb de pages : 388 pages
Poids : 650 g
Dimensions : 18cm X 22cm
ISBN : 978-2-409-02626-3
EAN : 9782409026263

Python pour la data science

analysez vos données par la pratique avec NumPy, Pandas, Matplotlib et Seaborn

Chez ENI

Collection(s) | Expert IT
Paru le
Broché 388 pages

Quatrième de couverture

Python pour la Data Science

Analysez vos données par la pratique avec NumPy, Pandas, Matplotlib et Seaborn

Ce livre sur la Data Science avec le langage Python, alliant théorie et pratique, s'adresse aussi bien aux étudiants et professionnels (ingénieurs, chercheurs, enseignants, data scientists), qu'aux informaticiens souhaitant apprendre à analyser des données avec Python.

La première partie du livre vise à introduire le langage Python et son utilisation dans le domaine de l'analyse de données. Le lecteur y découvre la mise en place de l'environnement de travail ainsi que des rappels sur le langage Python.

Dans une deuxième partie, le lecteur apprend à manipuler efficacement ses données grâce aux librairies NumPy et Pandas. Chaque notion est introduite théoriquement puis illustrée par un exemple concret permettant de comprendre son application. Il apprend à importer ses données sous Python et à utiliser les fonctions, méthodes et attributs fournis pour les explorer et les manipuler afin d'en faire ressortir des informations et tendances.

Dans une troisième partie, le lecteur apprend à visualiser ses données avec les librairies Matplotlib et Seaborn, lui permettant de comprendre l'architecture et le fonctionnement de la création de figures avec Python, ainsi que les types de graphiques à utiliser selon le type de variables à représenter.

Enfin, dans le dernier chapitre, l'auteur propose un exercice complet avec sa correction permettant de mettre en pratique les notions étudiées. Il permet au lecteur d'écrire le code permettant de répondre aux questions de l'exercice.

Pour chaque chapitre, un fichier contenant le code source utilisé, appelé notebook, est disponible en téléchargement sur le site www.editions-eni.fr. Ce notebook permet au lecteur de tester le code, de le modifier et d'y tester ses propres lignes de code. De plus, deux jeux de données réels sont disponibles en téléchargement et utilisés dans ce livre pour illustrer les propos de l'auteur.

Biographie

Amandine Velt
Diplômée du master Bioinformatique Modélisation et Statistique de l'Université de Rouen Normandie, Amandine Velt est ingénieure en Bioinformatique à l'INRAE (Institut National de Recherche pour l'Agriculture, l'Alimentation et l'Environnement). Passionnée par la programmation, le traitement de données de grandes volumétries et l'enseignement, elle est aussi formatrice indépendante en Data Science avec les langages de programmation Python et R. Ses deux formations en ligne dans le domaine regroupent environ 3000 participants. Ce livre, qu'elle a voulu pratique et concret, est dédié aux lecteurs désireux d'apprendre à analyser des données ave le langage Python.

Avis des lecteurs

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