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Python pour le data scientist. Des bases du langage au machine learning, 2e édition

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Dossier

2020, édition particulière pour le Salon international du Livre rare et de l'autographe

Le SLAM, Syndicat de la Librairie Ancienne et Moderne, organise chaque année un Salon international du Livre rare et de l'autographe au Grand Palais, à Paris : l'édition 2020 a été chamboulée à cause de l'épidémie de coronavirus, et reportée du 18 au 20 septembre 2020. Elle accueillera toujours, en tant qu'invitée d'honneur, la Cinémathèque française.

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Dossier

Albums, romans : une sélection de 20 livres jeunesse pour Noël 2020

La crise sanitaire a contraint les librairies à fermer leurs portes depuis fin octobre dernier. Mais l’envie de lire est toujours là, car les livres sont le meilleur moyen de s’évader, d’apprendre, de se cultiver, de réfléchir, de rire aussi, à tous les âges et en famille.

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Dossier

Comprendre la chaîne du livre : quels métiers pour l'édition ?

Dans la perspective d’accompagner les étudiants en formation aux métiers du livre, Corinne Abensour, Directrice des Masters d’édition à l'université Sorbonne Paris Nord, a organisé un cycle d’entretiens avec des professionnels. Menés en partenariat avec ActuaLitté, dans un format inédit de podcasts, ils proposent de confronter les auditeurs aux réalités des professions. Et de la sorte, de leur apporter un retour d’expérience immédiat.

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Dossier

Editions Milan : 10 ouvrages jeunesse pour des fêtes pleines de lecture

À l'approche des fêtes de fin d'année, rien n'évoque mieux la magie de cette période que le partage d'histoires captivantes avec nos enfants. Le site ActuaLitté nous présente une sélection d'ouvrages de l'éditeur Milan, qui promettent de transporter les jeunes lecteurs dans des mondes de rêves et d'aventures. 

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Dossier

Le Livre à Metz 2024 : bas les masques pour cette 37e édition

La 37e édition du festival Le Livre à Metz - Littérature et Journalisme, prévue du 19 au 21 avril 2024, accueille 180 participants parmi lesquels figurent des écrivains, des journalistes, des créateurs de bandes dessinées et des illustrateurs pour enfants. Le tout autour d'une thématique, Gare aux apparences...

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Dossier

Les éditions J'ai lu inaugurent le Prix Club des lecteurs 2023

Les éditions J’ai Lu ont souhaité se doter d’un prix véritablement incarné par ses votants, c’est-à-dire prix avec des vrais lecteurs dedans. Cette année, la maison lance donc son Prix Club des Lecteurs, une opération au long cours qui prolonge un dispositif d’animations pensé pour tous.

Extraits

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Programmation

Python pour le data scientist. Des bases du langage au machine learning, 2e édition

Python est devenu en quelques années un langage majeur dans l'univers des applications centrées sur le traitement des données, et plus particulièrement des gros volumes de données (big data). Cet ouvrage servira de guide à tous ceux qui s'intéressent à l'utilisation de Python pour le travail sur les données et l'automatisation de certaines tâches (data science). Il met l'accent sur la préparation et la mise en forme des données qui sont essentielles dans la qualité du résultat et qui constituent aujourd'hui une part importante du travail du data scientist. 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, Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Bokeh, Scikit-Learn, TensorFlow, PySpark... pour mettre en place vos traitements. Cette deuxième édition est complétée et enrichie par des mises à jour de code liées aux évolutions de Python et des packages de data science. Des données plus récentes sont aussi utilisées. Les + en ligne : l'ensemble du code compris dans cet ouvrage est disponible sous la forme de notebooks Jupyter dans le repository public de l'auteur : github.com/emjako/pythondatascientist.

03/2021

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Programmation

Python pour le data scientist. Des bases du langage au machine learning, 3e édition

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 ? Pour mettre en place vos traitements, vous apprendrez à tirer parti des multiples outils Python tels que Anaconda, Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Bokeh, Scikit-Learn, TensorFlow, PySpark... Cette troisième édition, entièrement refondue et augmentée, est enrichie des mises à jour de code liées aux évolutions de Python et des packages de data science. 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

03/2024

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Entrepôt de données

Data Scientist et langage R. Autoformation aux bases de l'intelligence artificielle dans l'univers de la data, 3e édition

Ce livre, pour lequel deux axes de lectures sont possibles, a pour objectif de proposer une formation complète et opérationnelle sur les data sciences. Le premier axe permet au lecteur d'apprendre à délivrer des solutions complètes via l'usage du langage R et de son écosystème, et le second lui permet d'acquérir une culture approfondie des data sciences tout en faisant abstraction du détail du code R grâce à l'utilisation d'un outillage interactif qui ne nécessite pas d'apprendre à coder en R. Ainsi, les auteurs proposent un parcours didactique et professionnalisant qui, sans autre prérequis qu'un niveau Bac en mathématiques et une grande curiosité, permet au lecteur : - de s'intégrer à une équipe de data scientists ; - d'aborder la lecture d'articles de recherche en IA ou data sciences ; - de développer en langage R ; - et de dialoguer avec une équipe projet comprenant des data scientists. Le livre ne se cantonne pas aux algorithmes classiques du Machine Learning (arbres de décision, réseaux neuronaux...), il aborde divers sujets importants comme le traitement du langage naturel, les séries temporelles, la logique floue, la manipulation des images. Les sujets pratiques ou difficiles ne sont pas éludés. Le livre appréhende l'accès aux bases de données, les processus parallèles, la programmation fonctionnelle et la programmation objet, la création d'API, le partage de résultats d'analyse avec R Markdown et les dashboard Shiny, l'étude des représentations cartographiques ou encore l'implémentation du Deep Learning avec TensorFlow-2 et Keras. A la demande des lecteurs, cette troisième édition présente également une ouverture vers le langage Python et son interface avec R ainsi que l'installation d'une application R/shiny accessible sur internet via un serveur Linux abrité sur un cloud professionnel. Une extension vers l'utilisation de R pour les calculs numériques et les calculs mathématiques pour l'ingénierie dans le même esprit que MatLab et l'usage basique d'un outil de prototypage rapide de modèles de Machine Learning (BigML) en "point and click" permettra aussi au lecteur ne voulant pas utiliser R de produire des modèles de prédiction sans coder ! La dynamique de l'ouvrage soutient le lecteur pas à pas dans sa découverte des data sciences et l'évolution de ses compétences théoriques et pratiques. Le manager pourra surfer sur l'ouvrage après avoir lu attentivement le bestiaire des data sciences de l'introduction, qui sans vulgarisation excessive présente le sujet en faisant l'économie de mathématiques ou de formalismes dissuasifs. Les programmes R décrits dans le livre sont accessibles en téléchargement sur le site www. editions-eni. fr et peuvent être exécutés pas à pas.

07/2021

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Programmation

Le machine learning et Python pour les Nuls

Plongez au coeur de l'intelligence arficielle et de la data science avec le machine learning et Python Vous aussi participez à la révolution qui ramène l'intelligence artificielle au coeur de notre société, grace à la data science, au machine learning et à Python son langage de référence. La data science consiste à traduire des problèmes de toute autre nature, en problèmes de modélisation quantitative, résolus par des algorithmes de traitement. Ce livre diviser en 2 livre distincts va tout d'abord vous faire découvrir tous les ingrédients qui font du machine learning l'outil indispensable du développement d'applications liées à l'intelligence artificielle. Dans un second temps, vous découvrirez le langage vedette du machine learning et de la data science, le bien nommé Python. Au programme de ce livre : Découvrez toutes les applications du quotidien qui utilisent le machine learning Découvrez les langages du machine learning : Python et R, afin de vous adresser aux machines qui effectueront des traitements sur les données Comprendre la syntaxe du langage Python Concevoir des programmes et simplifier le développement Blocs de données, chaînes et dictionnaires S'initier à la programmation procédurale et orientée objet

02/2022

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Programmation

Machine Learning et Python. Coffret en 2 volumes : Implémentation avec Sikit-Learn, 2e édition

Ces deux livres offrent au lecteur un maximum d'informations sur le Machine Learning et son implémentation avec la bibliothèque Python Sickit-Learn. 1095 pages par nos experts. Des éléments complémentaires sont en téléchargement sur le site www.editions-eni.fr. Un livre de la collection Expert IT Le Machine Learning avec Python - De la théorie à la pratique Extrait du résumé : Ce livre sur le Machine Learning avec le langage Python permet de disposer des connaissances théoriques nécessaires pour une compréhension approfondie du Machine Learning et d'appréhender les outils techniques utiles pour mettre en pratique les concepts étudiés. L'auteur y expose des exemples concrets sur les concepts de l'apprentissage automatique. Les lecteurs avertis trouveront dans ce livre une occasion d'aller plus loin dans leur compréhension des algorithmes du Machine Learning... Un livre de la collection Expert IT Machine Learning - Implémentation en Python avec Scikit-learn Extrait du résumé : Ce livre présente à des personnes non Data Scientists, et sans connaissances particulières en mathématiques, la méthodologie du Machine Learning, ses concepts, ses principaux algorithmes et l'implémentation de ceux-ci en Python avec Scikit-learn...

10/2022

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Informatique

Big Data, Machine Learning et apprentissage profond

Cet ouvrage montre comment appliquer les méthodes de machine learning aux Big Data, et comment appliquer les méthodes plus spécifiques de deep learning aux problèmes plus complexes relevant de l'intelligence artificielle, tels que la reconnaissance d'image et le traitement du langage naturel.

04/2019

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