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Titre : Le langage R au quotidien : Traitement et analyse de données volumineuses Type de document : texte imprimé Auteurs : Olivier Decourt, Auteur Editeur : Paris : Dunod Année de publication : 2018 Collection : InfoPro - Applications et métiers Importance : 1 vol. (283p.) Présentation : ill., graph., fig., couv. ill. en coul. Format : 25 cm. ISBN/ISSN/EAN : 978-2-10-077076-2 Prix : 32 euros Note générale :
Le langage R est un langage open source de traitement des données et d'analyse statistique. L'objectif de cet ouvrage est d'apprendre le traitement des données avec R à tous ceux qui doivent produire des statistiques descriptives, des graphiques et des exports de tableaux. Le contenu ne se limite pas à la modélisation statistique, mais il montre tout ce qu'il faut savoir faire avant, autour et après la construction du modèle qu'il s'agisse d'importation et de préparation des données ou de restitution des résultats.
Ce livre a été conçu pour tirer pleinement parti de R en se concentrant sur les outils les plus courants (packages de base, reshape2, dplyr, tidyr, data.table) et en proposant des exercices sur de très gros volumes de données. Ces exercices accessibles en ligne utilisent des données en open data mises à disposition du public par AirBnB (réservation de 35 000 logements parisiens sur 700 jours).
Langues : Français (fre) Tags : R (logiciel) analyse de données statistiques données massives Note de contenu : Index Publication de Théma : Non Le langage R au quotidien : Traitement et analyse de données volumineuses [texte imprimé] / Olivier Decourt, Auteur . - Paris : Dunod, 2018 . - 1 vol. (283p.) : ill., graph., fig., couv. ill. en coul. ; 25 cm.. - (InfoPro - Applications et métiers) .
ISBN : 978-2-10-077076-2 : 32 euros
Le langage R est un langage open source de traitement des données et d'analyse statistique. L'objectif de cet ouvrage est d'apprendre le traitement des données avec R à tous ceux qui doivent produire des statistiques descriptives, des graphiques et des exports de tableaux. Le contenu ne se limite pas à la modélisation statistique, mais il montre tout ce qu'il faut savoir faire avant, autour et après la construction du modèle qu'il s'agisse d'importation et de préparation des données ou de restitution des résultats.
Ce livre a été conçu pour tirer pleinement parti de R en se concentrant sur les outils les plus courants (packages de base, reshape2, dplyr, tidyr, data.table) et en proposant des exercices sur de très gros volumes de données. Ces exercices accessibles en ligne utilisent des données en open data mises à disposition du public par AirBnB (réservation de 35 000 logements parisiens sur 700 jours).
Langues : Français (fre)
Tags : R (logiciel) analyse de données statistiques données massives Note de contenu : Index Publication de Théma : Non Réservation
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Code-barres Cote Support Section Disponibilité 01151001948025 A22.DEC Livre Centre de Documentation Disponible
Titre : Python pour le Data scientist : Des bases du langage au machine learning Type de document : texte imprimé Auteurs : Emmanuel Jakobowicz, Auteur Editeur : Paris : Dunod Année de publication : 2018 Collection : InfoPro - Applications et métiers Importance : 1 vol. (304 p.) Présentation : ill., graph., couv. ill. en coul. Format : 25 cm. ISBN/ISSN/EAN : 978-2-10-077075-5 Prix : 29,90 euros Langues : Français (fre) Tags : python traitement des données données langage de programmation exploration de données Résumé :
Si vous vous intéressez au traitement des données avec le langage Python cet ouvrage s'adresse à vous. Que vous soyez débutant en Python ou que vous ayez une expérience significative, il vous apportera les clés pour utiliser ce langage en data science.
Ce livre répond à de nombreuses questions sur Python :
Comment utiliser Python en data science ?
Comment coder en Python ?
Comment préparer des données avec Python ?
Comment créer des visualisations attractives avec Python ?
Comment appliquer des modèles de machine learning et de deep learning avec Python ?
Comment passer aux environnements big data ?
Vous apprendrez à tirer parti des multiples outils Python tels que Anaconda, IPython, Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Bokeh, Scikit-Learn, Keras, PySpark... pour mettre en place vos traitements.
Note de contenu : L'ensemble du code compris dans cet ouvrage est disponible sous la forme de notebooks Jupyter dans le repository public de l'auteur : https://github.com/emjako/pythondatascientist Publication de Théma : Non Python pour le Data scientist : Des bases du langage au machine learning [texte imprimé] / Emmanuel Jakobowicz, Auteur . - Paris : Dunod, 2018 . - 1 vol. (304 p.) : ill., graph., couv. ill. en coul. ; 25 cm.. - (InfoPro - Applications et métiers) .
ISBN : 978-2-10-077075-5 : 29,90 euros
Langues : Français (fre)
Tags : python traitement des données données langage de programmation exploration de données Résumé :
Si vous vous intéressez au traitement des données avec le langage Python cet ouvrage s'adresse à vous. Que vous soyez débutant en Python ou que vous ayez une expérience significative, il vous apportera les clés pour utiliser ce langage en data science.
Ce livre répond à de nombreuses questions sur Python :
Comment utiliser Python en data science ?
Comment coder en Python ?
Comment préparer des données avec Python ?
Comment créer des visualisations attractives avec Python ?
Comment appliquer des modèles de machine learning et de deep learning avec Python ?
Comment passer aux environnements big data ?
Vous apprendrez à tirer parti des multiples outils Python tels que Anaconda, IPython, Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Bokeh, Scikit-Learn, Keras, PySpark... pour mettre en place vos traitements.
Note de contenu : L'ensemble du code compris dans cet ouvrage est disponible sous la forme de notebooks Jupyter dans le repository public de l'auteur : https://github.com/emjako/pythondatascientist Publication de Théma : Non Réservation
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Code-barres Cote Support Section Disponibilité 01151001947424 A24.JAK Livre Centre de Documentation Disponible
