{"product_id":"139055","title":"Apprenez Python et la science des données en suivant ","description":"\u003ccenter\u003e\u003cdiv style=\"text-align:center\"\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/tmgdisk01.cafe24.com\/images\/vs\/4172\/sv\/3jXPBvrr7KOZ0wYjFCFBDJqXO6ZoDP.png?v=1765072463\" style=\"max-width:100%;max-height:10px\"\u003e\u003c\/div\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:95%\"\u003e\n\n\u003cdiv style=\"text-align:center;font-size:30px;font-weight:bolder;line-height:1.6em\"\u003e Apprenez Python et la science des données en suivant \u003c\/div\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003cdiv style=\"border-bottom:1px;border-bottom-style:dotted;border-color:;padding-bottom:20px\"\u003e\u003ccenter\u003e\u003ctable align=\"center\" width=\"100%\"\u003e\u003ctbody style=\"border:0px\"\u003e\n\n\u003ctr\u003e\u003ctd align=\"center\" style=\"line-height:1.2em;text-align:center;font-size:18px;color:black;font-weight:bold;padding-bottom:20px;\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"text-align:center\"\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/image.yes24.com\/goods\/123677210\/XL\" style=\"max-width:100%;height:auto\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\n\n\n\u003c\/tbody\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\u003c\/div\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:95%;{split_style6}padding-top:20px;padding-bottom:20px\"\u003e\n\n\u003cdiv style=\"text-align:left;font-size:16px;font-weight:bold;padding-bottom:20px\"\u003e Description \u003c\/div\u003e\n\n\u003cdiv style=\"text-align:left;word-break:break-all;font-size:14px;line-height:1.6em;\"\u003e\n\n\u003cdiv\u003e\u003ch5\u003e \u003cb\u003eIntroduction au livre\u003c\/b\u003e\n\u003c\/h5\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cdiv\u003e\u003cdiv\u003e Ce livre s'adresse aux lecteurs qui souhaitent apprendre rapidement le langage Python.\u003cbr\u003e Il a également été écrit pour les lecteurs qui souhaitent acquérir une connaissance approfondie de l'analyse de données, de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond à l'aide de Python.\u003cbr\u003e Python permet de faire beaucoup avec un code concis, et c'est la principale raison de son succès. \u003cbr\u003eIl s'agit notamment du langage optimal pour la science des données, qui est le domaine le plus important de l'informatique récente, et c'est le langage qui permet de réaliser le plus efficacement le développement de logiciels dans les domaines de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Les auteurs souhaitaient faire plus que simplement expliquer la syntaxe de Python aux lecteurs.\u003cbr\u003e C’est pourquoi ce livre a été conçu pour révéler les puissantes capacités de Python et guider les lecteurs vers un univers de programmation plus riche et plus profond.\u003cbr\u003e L'objectif de ce livre est de transmettre aux lecteurs les fondamentaux du langage Python et de les aider à manipuler des données numériques, textuelles et d'images comme des experts.\u003cbr\u003e De plus, des exemples de code et des explications ont été ajoutés ici et là pour vous aider à comprendre les techniques de programmation orientée objet, qui constituent une caractéristique majeure de Python.\u003cbr\u003e\n\n\u003c\/div\u003e\u003c\/div\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cbr\u003e\u003cdiv\u003e\u003ch5\u003e \u003cb\u003eindice\u003c\/b\u003e\n\u003c\/h5\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\n\u003cdiv\u003e \u003cb\u003ePARTIE 1 Acquisition des compétences de base en Python\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Chapitre 1 : Découverte du monde de la science des données et de Python \u003cbr\u003e1.1 Découvrir les trésors cachés des données : entrer dans le monde de la science des données\u003cbr\u003e 1.2 Processus et programme de traitement des données\u003cbr\u003e 1.3 Ai-je vraiment besoin de savoir programmer ?\u003cbr\u003e 1.4 Installation des outils de développement Python\u003cbr\u003e 1.5 Imprimons « Hello World » dans les outils de développement Python.\u003cbr\u003e 1.6 Commençons par les calculs.\u003cbr\u003e 1.7 Découvrons le mode interactif et le mode script.\u003cbr\u003e 1.8 Créons des résultats visibles avec les graphismes Turtle.\u003cbr\u003e 1.9 Pourquoi Python est vraiment pratique : Installation des modules\u003cbr\u003e LAB 1-1 Entraînons-nous à utiliser la fonction print(), que nous utiliserons fréquemment.\u003cbr\u003e TP 1-2 Dessinons un triangle avec des graphismes de tortue.\u003cbr\u003e Résumé des points clés\u003cbr\u003e questions subjectives\u003cbr\u003e Problèmes avancés\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Chapitre 2 : Traitons les valeurs\u003cbr\u003e 2.1 Espace de stockage des données : Variables\u003cbr\u003e 2.2 Comment nommer les variables\u003cbr\u003e TP 2-1 Calcul de l'indice de masse corporelle avec Python\u003cbr\u003e LAB 2-2 Calculons l'aire d'une pizza.\u003cbr\u003e LAB 2-3 Dessiner une pizza avec Turtle Graphics\u003cbr\u003e TP 2-4 Calcul des intérêts composés  \u003cbr\u003e2.3 Quels sont les avantages de l'utilisation des variables ?\u003cbr\u003e 2.4 Pour connaître le type de données d'une variable : fonction type()\u003cbr\u003e 2.5 Limites de la représentation numérique par ordinateur et limites des ordinateurs\u003cbr\u003e 2.6 Comment créer une chaîne de caractères\u003cbr\u003e 2.7 Cause de l'erreur : Conversion de type de données\u003cbr\u003e 2.8 Saisie d'un entier par l'utilisateur\u003cbr\u003e LAB 2-5 Un robot reporter rédige des articles sur le baseball\u003cbr\u003e 2.9 Objets, méthodes et fonctions\u003cbr\u003e LAB 2-6 Relevez le défi de créer une publicité immobilière\u003cbr\u003e Résumé des points clés\u003cbr\u003e questions subjectives\u003cbr\u003e Problèmes avancés\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Chapitre 3 : Effectuons des calculs avec des opérateurs\u003cbr\u003e 3.1 Les formules sont partout\u003cbr\u003e 3.2 Utilisation des formules et des opérateurs\u003cbr\u003e 3.3 Opérateur d'exponentiation : **\u003cbr\u003e TP 3-1 Conversion des degrés Fahrenheit en degrés Celsius\u003cbr\u003e TP 3-2 Calcul de l'IMC à partir du poids et de la taille\u003cbr\u003e LAB 3-3 Créons un programme de distributeur automatique.\u003cbr\u003e 3.4 Un opérateur pratique appelé opérateur d'affectation composé\u003cbr\u003e 3.5 Les opérateurs ET, OU et NON peuvent également être utilisés : opérateurs logiques\u003cbr\u003e TP 3-4 Calcul de la moyenne - Priorité des opérateurs  \u003cbr\u003e3.6 Opérateurs optimisés pour les ordinateurs qui gèrent bien les nombres binaires : opérateurs bit à bit\u003cbr\u003e 3.7 Il y a aussi des éléments qui sont traités en premier lieu entre les opérateurs.\u003cbr\u003e 3.8 Essayons différentes fonctions avec les modules aléatoires et mathématiques.\u003cbr\u003e Résumé des points clés\u003cbr\u003e questions subjectives\u003cbr\u003e Problèmes avancés\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Chapitre 04 Examinons cela en considérant les conditions.\u003cbr\u003e 4.1 Il existe trois structures de contrôle principales dans un programme.\u003cbr\u003e 4.2 Instruction if qui s'exécute uniquement lorsqu'une condition est remplie\u003cbr\u003e 4.3 Instruction if-else exécutée selon une condition exclusive\u003cbr\u003e 4.4 Commandes graphiques Turtle diverses\u003cbr\u003e 4.5 Objets tortue et objets écran\u003cbr\u003e LAB 4-1 Contrôlons les graphismes de la tortue en fonction des nombres saisis.\u003cbr\u003e LABO 4-2 Vérifions l'âge minimum pour regarder le film.\u003cbr\u003e TP 4-3 Contrôler la tortue\u003cbr\u003e TP 4-4 Comment déterminer une année bissextile\u003cbr\u003e LAB 4-5 Créons un jeu de lancer de pièce en utilisant une fonction aléatoire.\u003cbr\u003e LAB 4-6 S'agit-il d'un point à l'intérieur ou à l'extérieur du cercle ?\u003cbr\u003e 4.6 Vérifier successivement d'autres conditions lorsqu'une condition est fausse\u003cbr\u003e Traitement des connexions LAB 4-7  \u003cbr\u003eLAB 4-8 Créons un jeu de tirs au but avec l'ordinateur.\u003cbr\u003e Essayons de dessiner une forme en utilisant les données d'entrée du LAB 4-9.\u003cbr\u003e Résumé des points clés\u003cbr\u003e questions subjectives\u003cbr\u003e Problèmes avancés\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Chapitre 5 : Faisons quelque chose qui se répète plusieurs fois.\u003cbr\u003e 5.1 Pourquoi les boucles sont importantes\u003cbr\u003e 5.2 Définissez un nombre de répétitions et répétez.\u003cbr\u003e 5.3 La fonction range(), parfaitement adaptée à la boucle for\u003cbr\u003e LAB 5-1 Dessinons plusieurs cercles en utilisant des graphiques tortue.\u003cbr\u003e LAB 5-2 Dessinons des formes en utilisant la répétition\u003cbr\u003e TP 5-3 Dessin de polygones à N côtés\u003cbr\u003e TP 5-4 Calcul des factorielles par itération\u003cbr\u003e 5.4 Instruction While qui s'exécute de manière répétée en fonction des conditions\u003cbr\u003e Connectez-vous en recevant un mot de passe d'un utilisateur du LAB 5-5\u003cbr\u003e 5.5 Utilisation de la boucle while pour un nombre fixe de répétitions\u003cbr\u003e TP 5-6 : Affichage de la table de multiplication à partir des nombres saisis\u003cbr\u003e LAB 5-7 Dessinons des étoiles en utilisant la boucle while.\u003cbr\u003e TP 5-8 Dessinez une spirale originale avec un code simple\u003cbr\u003e LAB 5-9 Créons un jeu de devinettes de nombres en utilisant une boucle infinie.\u003cbr\u003e LAB 5-10 Créons un problème de calcul mental  \u003cbr\u003e5.6 Sortir d'une boucle infinie avec break\u003cbr\u003e 5.7 Mise en forme pour un rendu esthétique\u003cbr\u003e Résumé des points clés\u003cbr\u003e questions subjectives\u003cbr\u003e Problèmes avancés\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Chapitre 6 : Organiser le travail par fonctions\u003cbr\u003e 6.1 Une fonctionnalité intéressante pour créer des fonctionnalités structurées : les fonctions\u003cbr\u003e 6.2 Créons une fonction et appelons-la pour effectuer un travail. 158\u003cbr\u003e 6.3 Faisons en sorte que la fonction effectue un travail et récupérons la valeur.\u003cbr\u003e 6.4 Transmission et réception de plusieurs valeurs\u003cbr\u003e TP 6-1 Création d'une fonction pour dessiner un rectangle\u003cbr\u003e 6.5 Quelle est la portée d'une variable ?\u003cbr\u003e 6.6 Arguments par défaut qui facilitent le fonctionnement des fonctions\u003cbr\u003e LAB 6-2 Programme de calcul du salaire hebdomadaire\u003cbr\u003e TP 6-3 Création d'une fonction pour dessiner un polygone à n côtés\u003cbr\u003e TP 6-4 Fonction pour trouver les valeurs maximales\/minimales dans une liste\u003cbr\u003e LAB 6-5 Une fonction qui trouve la valeur maximale\/minimale dans une liste et en renvoie deux.\u003cbr\u003e 6.7 Fonctions récursives qui s'appellent elles-mêmes\u003cbr\u003e TP 6-6 Calcul de la fonction de Fibonacci\u003cbr\u003e 6.8 Réutilisons les fonctions à l'aide de modules\u003cbr\u003e 6.9 Création de modules et d'alias\u003cbr\u003e Résumé des points clés  \u003cbr\u003equestions subjectives\u003cbr\u003e Problèmes avancés\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Chapitre 7 : Regroupons les données en listes et en tuples.\u003cbr\u003e 7.1 Qu'est-ce qu'une liste et pourquoi est-elle nécessaire ?\u003cbr\u003e 7.2 Essayons les opérations sur les listes\u003cbr\u003e Créons une liste de fruits délicieux en utilisant les données du LAB 7-1.\u003cbr\u003e LAB 7-2 Trouvons les nombres premiers de 2 à 100.\u003cbr\u003e 7.3 Essayons l'indexation et le découpage.\u003cbr\u003e 7.4 Manipulons librement les valeurs des éléments de la liste.\u003cbr\u003e LAB 7-3 Découpons les données démographiques de la ville.\u003cbr\u003e 7.5 Méthodes de liste et diverses fonctions\u003cbr\u003e 7.6 Trions la liste par taille.\u003cbr\u003e LAB 7-4 Créons une fonctionnalité qui sélectionne la citation célèbre du jour.\u003cbr\u003e LAB 7-5 Regroupons le nom de la ville et sa population en un tuple.\u003cbr\u003e 7.7 Réinventer la roue ?\u003cbr\u003e 7.8 Concept approfondi de création et de référencement des objets de liste\u003cbr\u003e 7.9 Les listes en compréhension sont utilisées pour rendre le code plus court et plus concis.\u003cbr\u003e 7.10 Types de données dont les valeurs ne peuvent pas être modifiées une fois créées : Tuples\u003cbr\u003e 7.11 Intégration à l'aide de la fonction zip()\u003cbr\u003e 7.12 Que sont les classes et les objets ?  \u003cbr\u003eRésumé des points clés\u003cbr\u003e questions subjectives\u003cbr\u003e Problèmes avancés\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Chapitre 8 : Associer des données connexes dans un dictionnaire\u003cbr\u003e 8.1 Stockons les données sous forme de dictionnaire avec des clés et des valeurs.\u003cbr\u003e 8.2 Comparaison des dictionnaires et des listes\u003cbr\u003e 8.3 Différentes méthodes de dictionnaires\u003cbr\u003e 8.4 Fonction lambda = fonction sans nom\u003cbr\u003e LAB 8-1 Créons un programme de gestion des stocks pour une supérette\u003cbr\u003e TP 8-2 Créons un dictionnaire anglais-coréen\u003cbr\u003e 8.5 Lorsque des objets dont l'ordre n'a pas d'importance sont rassemblés : un ensemble\u003cbr\u003e 8.6 Examinons différentes opérations qui peuvent être appliquées aux ensembles.\u003cbr\u003e 8.7 Comparer les listes, les tuples, les ensembles et les dictionnaires\u003cbr\u003e Découvrez qui était présent à la fête LAB 8-3 en même temps.\u003cbr\u003e Lisons et enregistrons les données du fichier 8.8.\u003cbr\u003e Recherche des mots utilisés dans les fichiers LAB 8-4\u003cbr\u003e 8.9 Diviseurs et plus grand commun diviseur de deux nombres et raisonnement en programmation\u003cbr\u003e Résumé des points clés\u003cbr\u003e questions subjectives\u003cbr\u003e Problèmes avancés\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003ePARTIE 2 SCIENCE DES DONNÉES ET INTELLIGENCE ARTIFICIELLE\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Chapitre 9 : Analysons le texte\u003cbr\u003e 9.1 L'impact de ChatGPT\u003cbr\u003e 9.2 Traitement de texte de base  \u003cbr\u003e9.3 Comment modifier et mettre en forme du texte\u003cbr\u003e LAB 9-1 Nombre de caractères, nombre de mots, longueur moyenne des mots\u003cbr\u003e TP 9-2 Suppression des mots vides\u003cbr\u003e 9.4 Gérons facilement les mots vides\u003cbr\u003e LAB 9-3 Traitement des messages Twitter\u003cbr\u003e LAB 9-4 Calcul de la fréquence des mots\u003cbr\u003e Analyse critique du film LAB 9-5\u003cbr\u003e 9.5 Nuage de mots\u003cbr\u003e 9.6 Création de nuages ​​de mots et d'images coréens\u003cbr\u003e LAB 9-6 Nuage de mots Wikipédia\u003cbr\u003e 9.7 Apprenons les expressions régulières\u003cbr\u003e 9.8 Recherche de motifs spécifiques à l'aide d'expressions régulières\u003cbr\u003e 9.9 Remplacement de motifs à l'aide d'expressions régulières\u003cbr\u003e TP 9-7 Supprimons les balises HTML\u003cbr\u003e Résumé des points clés\u003cbr\u003e questions subjectives\u003cbr\u003e Problèmes avancés\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Chapitre 10 : Traitement des données numériques avec NumPy\u003cbr\u003e 10.1 Les tableaux NumPy sont beaucoup plus rapides que les listes.\u003cbr\u003e 10.2 Création d'alias NumPy et exécution d'opérations simples sur les tableaux\u003cbr\u003e 10.3 Découvrons les puissantes opérations sur les tableaux NumPy.\u003cbr\u003e TP 10-1 Créons un objet ndarray et découvrons ses propriétés.\u003cbr\u003e TP 10-2 Calcul rapide et facile de l'IMC pour plusieurs personnes  \u003cbr\u003e10.4 L'indexation et le découpage peuvent également être effectués dans NumPy.\u003cbr\u003e 10.5 Indexation des tableaux bidimensionnels\u003cbr\u003e 10.6 Découpage de tableaux bidimensionnels à la manière de NumPy\u003cbr\u003e TP 10-3 Exercices sur les tableaux bidimensionnels\u003cbr\u003e TP 10-4 Détermination de la forme d'un tableau NumPy et réalisation d'opérations par découpage\u003cbr\u003e 10.7 Comparaison des fonctions arange() et range()\u003cbr\u003e TP 10-5 Extraction des seules lignes répondant à une condition spécifique d'un tableau bidimensionnel\u003cbr\u003e 10.8 Fonctions linspace() et logspace()\u003cbr\u003e 10.9 Générons des nombres aléatoires\u003cbr\u003e 10.10 Génération de nombres aléatoires suivant une loi normale\u003cbr\u003e Modifions la forme du tableau LAB 10-6.\u003cbr\u003e TP 10-7 Exercices de calcul de la moyenne et de la médiane\u003cbr\u003e 10.11 Calcul des corrélations\u003cbr\u003e Résumé des points clés\u003cbr\u003e questions subjectives\u003cbr\u003e Problèmes avancés\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Chapitre 11 : Dessinons un graphique sympa\u003cbr\u003e 11.1 Visualisation des données\u003cbr\u003e 11.2 Essayez d'utiliser matplotlib à l'aveugle\u003cbr\u003e 11.3 Différentes techniques pour décorer les graphiques\u003cbr\u003e LAB 11-1 Dessinons facilement des fonctions mathématiques.\u003cbr\u003e 11.4 Représentons plusieurs données sur un seul graphique.\u003cbr\u003e TP 11-2 : Tracer le graphique du sinus, la fonction trigonométrique de base  \u003cbr\u003e11.5 Dessinons facilement un graphique à barres.\u003cbr\u003e 11.6 Création d'un nuage de points représentant des données\u003cbr\u003e 11.7 Jetons un coup d'œil rapide à la distribution des données à l'aide d'un histogramme.\u003cbr\u003e TP 11-3 Vérification visuelle de nombres aléatoires générés à partir d'une distribution normale\u003cbr\u003e LAB 11-4 Affichons les ventes par type de véhicule dans un diagramme circulaire.\u003cbr\u003e 11.8 Découvrons les diagrammes en boîte, qui représentent efficacement les données.\u003cbr\u003e 11.9 Affichage de plusieurs graphiques sur un seul écran : subplots()\u003cbr\u003e En utilisant le sous-parcelle LAB 11-5\u003cbr\u003e Résumé des points clés\u003cbr\u003e questions subjectives\u003cbr\u003e Problèmes avancés\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Chapitre 12 : Analyser des données avec Pandas\u003cbr\u003e 12.1 Pandas pour un traitement plus rapide qu'Excel\u003cbr\u003e Avez-vous entendu parler de la version 12.2 CSV ?\u003cbr\u003e 12.3 Extrayons les données souhaitées du fichier CSV.\u003cbr\u003e LAB 12-1 En quel mois le vent est-il le plus fort sur Ulleungdo ?\u003cbr\u003e 12.4 Structures de données Pandas : Series et DataFrames\u003cbr\u003e 12.5 Lecture de fichiers de données avec Pandas\u003cbr\u003e 12.6 Sélection des données par colonne\u003cbr\u003e 12.7 Sélection de lignes par découpage  \u003cbr\u003e12.8 Il existe une fonction permettant d'analyser facilement les données.\u003cbr\u003e 12.9 Index et regroupement des dates et heures par année, mois et jour\u003cbr\u003e 12.10 Regroupement des données en fonction de valeurs spécifiques : Regroupement\u003cbr\u003e LAB 12-2 Quel est le mois le plus venteux à Ulleungdo ? - Utilisation de groupby()\u003cbr\u003e 12.11 Sélectionnons selon les conditions : Filtrage\u003cbr\u003e 12.12 Complétons les données manquantes.\u003cbr\u003e 12.13 Changeons la structure des données.\u003cbr\u003e LAB 12-3 Application de la concaténation de diverses manières\u003cbr\u003e 12.14 Fusion de données à l'aide de la méthode de jointure de bases de données - fusion\u003cbr\u003e LAB 12-4 Application de la fonction Merge de différentes manières\u003cbr\u003e Résumé des points clés\u003cbr\u003e questions subjectives\u003cbr\u003e Problèmes avancés\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Chapitre 13 : Un exemple pour comprendre la nature des données\u003cbr\u003e 13.1 Découvrons la relation entre les données.\u003cbr\u003e 13.2 Introduction à l'environnement Google Colab\u003cbr\u003e 13.3 Coefficients de corrélation et visualisation\u003cbr\u003e 13.4 Visualisation et interprétation des coefficients de corrélation\u003cbr\u003e 13.5 Premiers pas avec un tutoriel Seaborn simple\u003cbr\u003e 13.6 Conseils sur la structure des données\u003cbr\u003e 13.7 Illustrons la relation en détail à l'aide d'un graphique de dispersion.  \u003cbr\u003e13.8 Les graphiques appariés sont utiles pour explorer les relations entre les variables.\u003cbr\u003e 13.9 Ensemble de données du quatuor d'Anscombe\u003cbr\u003e 13.10 Description des données à l'aide de fonctions non linéaires\u003cbr\u003e 13.11 Ensemble de données sur les passagers aériens\u003cbr\u003e 13.12 Corrigeons l'ensemble de données sur les passagers aériens.\u003cbr\u003e 13.13 Jetons un coup d'œil à la carte thermique.\u003cbr\u003e Résumé des points clés\u003cbr\u003e questions subjectives\u003cbr\u003e Problèmes avancés\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Chapitre 14 : Concevoir des ordinateurs intelligents grâce à l’apprentissage automatique\u003cbr\u003e 14.1 Le programme informatique qui a battu Lee Sedol : quel est le secret ?\u003cbr\u003e 14.2 Approfondissons l'apprentissage automatique.\u003cbr\u003e 14.3 Apprenons-en davantage sur les problèmes de régression.\u003cbr\u003e 14.4 La régression la plus simple : l’analyse de régression linéaire\u003cbr\u003e 14.5 Prédiction par régression linéaire : la taille et le poids sont-ils corrélés ?\u003cbr\u003e LAB 14-1 Les hommes et les femmes auront des poids différents même si leur taille est similaire : Régression linéaire multidimensionnelle\u003cbr\u003e LAB 14-2 Logements : superficie, accessibilité aux transports en commun et prix\u003cbr\u003e 14.6 Création d'un exemple de diabète et de données d'entraînement dans Scikit-Learn\u003cbr\u003e 14.7 Quelle est la corrélation entre l'indice de masse corporelle et les niveaux de glycémie ?  \u003cbr\u003e14.8 Divisons l'exemple du diabète en données d'entraînement et données de test.\u003cbr\u003e LAB 14-3 : Comparaison des résultats prévus et des données réelles à l'aide de 80 % des données\u003cbr\u003e 14.9 Erreurs dans l'algorithme\u003cbr\u003e 14.10 Problème de classification des teckels et des samoyèdes\u003cbr\u003e 14.11 Classification à l'aide de l'algorithme k-NN\u003cbr\u003e 14.12 Examinons les données auxquelles l'algorithme k-NN sera appliqué.\u003cbr\u003e 14.13 Appliquons le modèle à de nouvelles fleurs et classons-les.\u003cbr\u003e 14.14 Étude de cas - Régression linéaire : Prédiction de l’espérance de vie\u003cbr\u003e 14.15 Examinons la corrélation entre chaque caractéristique.\u003cbr\u003e 14.16 Créons un modèle de régression simple.\u003cbr\u003e Résumé des points clés\u003cbr\u003e questions subjectives\u003cbr\u003e Problèmes avancés\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Chapitre 15 : Un aperçu de l’apprentissage en profondeur\u003cbr\u003e 15.1 Perceptrons imitant les neurones humains\u003cbr\u003e 15.2 Découvrons la structure de l'apprentissage profond.\u003cbr\u003e 15.3 Découvrons les machines à apprendre.\u003cbr\u003e 15.4 Reconnaissance d'images sans codage avec des machines à apprendre\u003cbr\u003e 15.5 La plateforme d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond la plus populaire : TensorFlow\u003cbr\u003e 15.6 Prenons comme exemple des données appelées MNIST.  \u003cbr\u003e15.7 Structure des données et des images MNIST\u003cbr\u003e 15.8 Étapes pour créer un modèle d'apprentissage profond\u003cbr\u003e 15.9 Entraînons un modèle d'apprentissage profond.\u003cbr\u003e 15.10 Prédisons l'image\u003cbr\u003e 15.11 Explorez les données d'exemple appelées Fashion MNIST\u003cbr\u003e 15.12 Construisons à nouveau un réseau neuronal artificiel.\u003cbr\u003e 15.13 Appliquons le réseau neuronal entraîné à la reconnaissance de nouvelles images.\u003cbr\u003e 15.14 Voyons de nos propres yeux à quel point il est préférable de construire un étage 15.14.\u003cbr\u003e Résumé des points clés\u003cbr\u003e questions subjectives\u003cbr\u003e Problèmes avancés\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cbr\u003e\u003cdiv\u003e\u003ch5\u003e \u003cb\u003eAvis de l'éditeur\u003c\/b\u003e\n\u003c\/h5\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\n\u003cdiv\u003e \u003cb\u003eCaractéristiques de l'édition révisée\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e - Comprend des explications claires et détaillées ainsi que de nombreuses illustrations à titre d'exemple pour les lecteurs qui découvrent Python.\u003cbr\u003e - Chaque chapitre est divisé en courtes sections qui correspondent au sujet principal, vous permettant ainsi de saisir les points essentiels de manière concise.\u003cbr\u003e - Un chapitre sur l'apprentissage de la bibliothèque Seaborn pour la visualisation des données, qui faisait défaut dans la première édition, a été ajouté.\u003cbr\u003e - Comprend des travaux pratiques et des problèmes complexes permettant aux lecteurs de s'exercer et de vérifier leur compréhension. \u003cbr\u003e- Il commence par les bases de Python, mais couvre les techniques de traitement et de visualisation des données qui peuvent être appliquées en pratique.\u003cbr\u003e - Nous avons simplifié la compréhension des bases de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle pour nos lecteurs.\u003cbr\u003e - Nous avons utilisé sckit-learn, une bibliothèque majeure d'apprentissage automatique, et la dernière version de TensorFlow 2.0.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003eStructure de ce livre\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e 1.\u003cbr\u003e La section « Ce que vous apprendrez dans ce chapitre » ouvre chaque chapitre par un résumé des points clés que le lecteur doit retenir.\u003cbr\u003e 2.\u003cbr\u003e Chaque chapitre est divisé en petites sections de 1 à 2 pages, et les titres des sections indiquent le sujet principal.\u003cbr\u003e 3.\u003cbr\u003e Grâce aux « problèmes stimulants », les lecteurs peuvent réviser leurs connaissances et prendre plaisir à résoudre des problèmes.\u003cbr\u003e 4.\u003cbr\u003e La rubrique « Juste une minute » est un espace pour faire une pause, regorgeant d'actualités et d'informations pratiques liées à la science des données qui pourraient s'avérer utiles aux lecteurs.\u003cbr\u003e 5. \u003cbr\u003eLa section « LAB » contient des problèmes qui vous permettent de mettre en pratique ce que vous avez appris dans chaque section.\u003cbr\u003e Non seulement des problèmes, mais aussi des indices et des codes de solution sont fournis, ce qui vous permet d'améliorer vos compétences en programmation en comparant vos solutions avec les codes de solution.\u003cbr\u003e 6.\u003cbr\u003e Vous pouvez consulter les points clés de chaque chapitre grâce à la section « Résumé ».\u003cbr\u003e 7.\u003cbr\u003e Vous pouvez passer en revue les points importants de chaque chapitre grâce à des « questions subjectives ».\u003cbr\u003e 8.\u003cbr\u003e La section « Problèmes avancés » contient une variété de problèmes qui vous aideront à approfondir le contenu appris dans chaque chapitre. \u003cbr\u003e\n\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:95%;padding-top:20px;padding-bottom:20px\"\u003e\n\n\u003cdiv style=\"text-align:left;font-size:16px;font-weight:bold;padding-bottom:20px\"\u003e SPÉCIFICATIONS DES PRODUITS \u003c\/div\u003e\n\n\u003cdiv style=\"text-align:left;font-size:14px;line-height:1.6em;\"\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e - \u003cstrong\u003eDate d'émission :\u003c\/strong\u003e 20 novembre 2023\u003c\/div\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e - \u003cstrong\u003eNombre de pages, poids, dimensions :\u003c\/strong\u003e 484 pages | 215 × 275 × 30 mm\u003c\/div\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e - \u003cstrong\u003eISBN13 :\u003c\/strong\u003e 9791192932347\u003c\/div\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e - \u003cstrong\u003eISBN10 :\u003c\/strong\u003e 119293234X \u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003cspan\u003e\u003c\/span\u003e\n\n\u003c\/center\u003e\n\n\n\u003c\/center\u003e","brand":"LIBRAIRIE COREENNE","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":43893338570794,"sku":"139055","price":42.0,"currency_code":"EUR","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0683\/2750\/5962\/files\/792187204409682d408b1b4765b63da9.jpg?v=1765397122","url":"https:\/\/librairie.coreenne.fr\/products\/139055","provider":"LIBRAIRIE COREENNE","version":"1.0","type":"link"}