Data science : fondamentaux et études de cas : machine learning avec Python et R (Repost)
Michel Lutz, "Data science : fondamentaux et études de cas : machine learning avec Python et R"
Français | 2015 | ISBN: 2212142439 | 296 pages | AZW3 | 13 MB
Français | 2015 | ISBN: 2212142439 | 296 pages | AZW3 | 13 MB
Un bon Data Scientist doit savoir naviguer entre différentes disciplines : statistique, algorithmie, informatique, etc., sans a priori théorique. Ce qui prime avant tout, c'est sa faculté à trouver une réponse adéquate à un problème fonctionnel donné. En ce sens, sa capacité à comprendre son terrain d'action et à trouver la meilleure solution parmi les nombreux choix techniques (plate-forme informatique, logiciels…) et théoriques (méthodes statistiques et algorithmiques) possibles, sous contraintes de temps et de budget, sera sa principale qualité. Cet ouvrage a pour ambition de guider le Data Scientist grâce à une partie théorique qui apprend les bases du métier et une partie pratique qui détaille concrètement comment raisonner autour d'une problématique donnée.