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Détails sur le produit

• Rang parmi les ventes : #27385 dans Livres
  
• Publié le: 2017-05-11
• Dimensions: 7.48" h x
  .75" l x
  9.06" L,
  
• Reliure: Broché
• 307 pages

Commentaires clients

Commentaires clients les plus utiles

5 internautes sur 5 ont trouvé ce commentaire utile.
A acheter quand même
Par torquemada
Je voudrais modérer un peu les deux commentaires dithyrambiques ci- dessus.Si pour le data mining on part de rien , il n'en est pas pareil pour pythonJe ne suis qu'un programmeur amateur en python et je ne lis pas le code dans le texte.1) le livre est en anglais2)Plus embêtant l 'auteur utilise Python 2.Si certaines fonctions sont faciles à transformer en python 3 il n'en est rien des expressions en compréhension.3)La présentation du code est à pleurer . Les fonctions sont mal séparées du code du programme proprement dit.4) je vous conseille quand même de lire la page Finding key connectors accessible en visuel décrivant la construction d'un arbre en python( au tout début du livre).C'est à cause d'elle que j'ai acheté le livre

5 internautes sur 6 ont trouvé ce commentaire utile.
Parfait pour débuter en Data Science
Par Jubi
J'ai choisi ce livre car bien que ma formation universitaire ait contenu 30% de maths, je n'ai pas eu l'occasion de pratiquer beaucoup depuis. Le livre ne nécessite aucun pré-requis en maths à part les opérations basiques, et explique tous les concepts (statistiques, probabilités, algèbre linéaire, etc...) de manière très didactique.Je développe déjà en Python, donc la partie "crash course" m'a surtout servi à comprendre quelle partie de Python est utilisée pour la data science. Je pense que le livre peut etre difficile à appréhender si on n'a pas déjà des bases en programmation.Je recommande ce livre car il explique bien les bases, est plutôt drôle à lire, et contient des pointeurs vers d'autres ressources pour approfondir les sujets.

0 internautes sur 1 ont trouvé ce commentaire utile.
Un bon texte sur la «Data Science»
Par Antonio Ferraro
Ce livre de Joel Grus (en Anglais) vous donnera un aperçu des principaux thèmes du travail quotidien d'un «Scientifique des données », en 25 chapitres et quelques 310 pages. Du contenu supplémentaire existe aussi sur github et sur la page de l'auteur, et avec ça vous trouverez aussi des liens vers diverses ressources disponibles sur le web. Le livre est disponible aussi en ebook (liens plus facile à suivre).

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