| Titre : |
Les data sciences en 100 questions-réponses |
| Type de document : |
texte imprimé |
| Auteurs : |
Younes Benzaki, Auteur ; Farid Oukaci, Préfacier, etc. |
| Editeur : |
Paris : Eyrolles |
| Année de publication : |
2020 |
| Importance : |
XV, 107 p. |
| Format : |
23 cm |
| ISBN/ISSN/EAN : |
978-2-212-67951-9 |
| Note générale : |
Index |
| Langues : |
Français (fre) |
| Mots-clés : |
Apprentissage automatique
Algorithmes
Exploration de données
Données massives
Python (langage de programmation) |
| Index. décimale : |
004.62 Traitement de l'information (Data science) |
| Résumé : |
Cet ouvrage a pour ambition de couvrir un large spectre du domaine des data sciences. Il va plus loin qu'un simple tour sur les algorithmes d'apprentissage automatique et s'attaque aux autres aspects, malheureusement négligés mais fondamentaux pour tout data scientist.
Le présent ouvrage est adapté à toute personne ayant une certaine maîtrise de la data science et du Machine Learning. Il aidera notamment à se rappeler des concepts importants, mais suppose que le lecteur soit initié sur le sujet. Il sera particulièrement utile à ceux qui veulent se préparer pour un concours, un examen ou un entretien. |
| Note de contenu : |
Au sommaire :
Partie I : Partie théorique :
1. Questions généralistes
2. Vue d'ensemble des algorithmes
3. Préparation des données
4. Mesures, métriques et performances
5. Mathématiques pour l'apprentissage automatique
6. Big data
Partie II : Partie pratique :
7. Études de cas |
Les data sciences en 100 questions-réponses [texte imprimé] / Younes Benzaki, Auteur ; Farid Oukaci, Préfacier, etc. . - Paris : Eyrolles, 2020 . - XV, 107 p. ; 23 cm. ISBN : 978-2-212-67951-9 Index Langues : Français ( fre)
| Mots-clés : |
Apprentissage automatique
Algorithmes
Exploration de données
Données massives
Python (langage de programmation) |
| Index. décimale : |
004.62 Traitement de l'information (Data science) |
| Résumé : |
Cet ouvrage a pour ambition de couvrir un large spectre du domaine des data sciences. Il va plus loin qu'un simple tour sur les algorithmes d'apprentissage automatique et s'attaque aux autres aspects, malheureusement négligés mais fondamentaux pour tout data scientist.
Le présent ouvrage est adapté à toute personne ayant une certaine maîtrise de la data science et du Machine Learning. Il aidera notamment à se rappeler des concepts importants, mais suppose que le lecteur soit initié sur le sujet. Il sera particulièrement utile à ceux qui veulent se préparer pour un concours, un examen ou un entretien. |
| Note de contenu : |
Au sommaire :
Partie I : Partie théorique :
1. Questions généralistes
2. Vue d'ensemble des algorithmes
3. Préparation des données
4. Mesures, métriques et performances
5. Mathématiques pour l'apprentissage automatique
6. Big data
Partie II : Partie pratique :
7. Études de cas |
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