{"product_id":"154821","title":"La science des données pour tous avec Python ","description":"\u003ccenter\u003e\u003cdiv style=\"text-align:center\"\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/tmgdisk01.cafe24.com\/images\/vs\/4172\/sv\/3jYDsmQzY4i8h57RgPE7LqOmi9sxjf.png?v=1765082151\" 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 La science des données pour tous avec Python \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\/43633333\/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\n\u003cdiv\u003e\u003cdiv\u003e \u003cb\u003eÀ l'ère du big data, pourquoi la science des données ?\u003cbr\u003e Il est important d'analyser les données et d'en trouver le sens !\u003cbr\u003e\u003c\/b\u003e \u003cbr\u003e« La science des données pour tous avec Python » explique les choses aussi simplement que possible, sans utiliser de termes techniques ni de mathématiques complexes, afin que même les débutants et les personnes non spécialisées puissent apprendre.\u003cbr\u003e Nous allons d'abord aborder les concepts de la science des données, puis examiner les contenus fondamentaux de Python, langage principalement utilisé dans ce domaine.\u003cbr\u003e Vous apprendrez également à manipuler et à utiliser concrètement des données en analysant des fichiers HTML, CSV, JSON, des données numériques et tabulaires, et en créant des graphiques à l'aide de Beautiful Soup, NLTK, NumPy et Pandas.\u003cbr\u003e Si vous débutez dans le domaine des données, n'hésitez pas et lancez-vous !\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\n\u003c\/div\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cul\u003e\u003cli\u003e Vous pouvez consulter un aperçu du contenu du livre.\u003cbr\u003e \u003cspan\u003eAperçu\u003c\/span\u003e\n\n\u003c\/li\u003e\u003c\/ul\u003e\u003c\/div\u003e\n\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 [indice]\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Chapitre 1 : Qu'est-ce que la science des données ?\u003cbr\u003e UNITÉ 01 Processus d'analyse des données\u003cbr\u003e UNITÉ 02 Pipeline de collecte de données\u003cbr\u003e UNITÉ 03 Structure du rapport\u003cbr\u003e Essayons\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Chapitre 2 : Comprendre les fondamentaux de Python en science des données\u003cbr\u003e UNITÉ 04 Comprendre les fonctions de base des chaînes de caractères \u003cbr\u003eUNITÉ 05 Choisir la structure de données appropriée\u003cbr\u003e UNITÉ 06 Comprendre les listes grâce à la compréhension de listes\u003cbr\u003e UNITÉ 07 Compter avec un compteur\u003cbr\u003e UNITÉ 08 Gestion des fichiers\u003cbr\u003e UNITÉ 09 Accéder au Web\u003cbr\u003e UNITÉ 10 Correspondance de modèles avec des expressions régulières\u003cbr\u003e UNITÉ 11 Gestion des fichiers et autres chaînes de caractères\u003cbr\u003e UNITÉ 12 : Compression de données avec Pickle\u003cbr\u003e Essayons\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Chapitre 3 : Traitement des données textuelles\u003cbr\u003e UNITÉ 13 Traitement des fichiers HTML\u003cbr\u003e UNITÉ 14 Gestion des fichiers CSV\u003cbr\u003e UNITÉ 15 Lecture de fichiers JSON\u003cbr\u003e UNITÉ 16 Traitement automatique du langage naturel\u003cbr\u003e Essayons\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Chapitre 4 : Travailler avec des bases de données\u003cbr\u003e UNITÉ 17 Configuration d'une base de données MySQL\u003cbr\u003e UNITÉ 18 Utilisation de MySQL : la ligne de commande\u003cbr\u003e UNITÉ 19 Utilisation de MySQL : pymysql\u003cbr\u003e UNITÉ 20 Gestion des documents : MongoDB\u003cbr\u003e Essayons\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Chapitre 5 : Traitement des données numériques tabulaires\u003cbr\u003e UNITÉ 21 Création de tableaux\u003cbr\u003e UNITÉ 22 Transformation de matrices lignes et transformation de formes\u003cbr\u003e UNITÉ 23 Indexation et troncature\u003cbr\u003e UNITÉ 24 Diffusion\u003cbr\u003e UNITÉ 25 : Découverte des fonctions universelles\u003cbr\u003e UNITÉ 26 Comprendre les fonctions conditionnelles\u003cbr\u003e UNITÉ 27 Agrégation et tri de tableaux\u003cbr\u003e UNITÉ 28 Traiter les tableaux comme des ensembles\u003cbr\u003e UNITÉ 29 Stockage et lecture de tableaux \u003cbr\u003eUNITÉ 30 Création d'une onde sinusoïdale synthétique\u003cbr\u003e Essayons\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Chapitre 6 : Gestion des séries de données et des trames\u003cbr\u003e UNITÉ 31 : Se familiariser avec les structures de données Pandas\u003cbr\u003e UNITÉ 32 Remodelage des données\u003cbr\u003e UNITÉ 33 Gestion des données manquantes\u003cbr\u003e UNITÉ 34 Fusion des données\u003cbr\u003e UNITÉ 35 Tri des données\u003cbr\u003e UNITÉ 36 Transformation des données\u003cbr\u003e UNITÉ 37 Gestion des entrées\/sorties de fichiers Pandas\u003cbr\u003e Essayons\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Chapitre 7 : Gestion des données réseau\u003cbr\u003e UNITÉ 38 Décomposition des graphes\u003cbr\u003e UNITÉ 39 Séquence d'analyse de réseau\u003cbr\u003e UNITÉ 40 Utilisation de NetworkX\u003cbr\u003e Essayons\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Intrigue du chapitre 8\u003cbr\u003e UNITÉ 41 : Création de graphiques simples avec pyplot\u003cbr\u003e UNITÉ 42 Apprendre à connaître les différents types d'intrigue\u003cbr\u003e UNITÉ 43 Conception de l'intrigue\u003cbr\u003e UNITÉ 44 Représentation graphique avec Pandas\u003cbr\u003e Essayons\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Chapitre 9 Probabilités et statistiques\u003cbr\u003e UNITÉ 45 Révision des distributions de probabilité\u003cbr\u003e UNITÉ 46 : Révision de la méthodologie statistique\u003cbr\u003e UNITÉ 47 : Analyse statistique avec Python\u003cbr\u003e Essayons\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Chapitre 10 : Apprentissage automatique\u003cbr\u003e UNITÉ 48 Conception d'expériences prédictives\u003cbr\u003e UNITÉ 49 Ajustement d'une droite de régression\u003cbr\u003e UNITÉ 50 : Regroupement de données avec le clustering K-means\u003cbr\u003e UNITÉ 51 Survivre à la forêt aléatoire\u003cbr\u003e Essayons\u003cbr\u003e \u003cbr\u003eAnnexe A Lire la suite\u003cbr\u003e Consultez les réponses aux exercices à une étoile dans l'annexe B.\u003cbr\u003e Annexe C : Aménagement de votre environnement de laboratoire\u003cbr\u003e Références\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cbr\u003e\u003cdiv\u003e\u003ch5\u003e \u003cb\u003eImage détaillée\u003c\/b\u003e \u003c\/h5\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cdiv\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/image.yes24.com\/momo\/TopCate1319\/MidCate004\/131834847.jpg\" border=\"0\" alt=\"Image détaillée 1\"\u003e\u003c\/div\u003e\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 Avec Python, tout le monde peut analyser et visualiser des données !\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Unités 1 à 12 | Apprenez les concepts de base de la science des données et de Python\u003cbr\u003e Apprenez les concepts fondamentaux de la science des données, ainsi que les concepts de base de Python couramment utilisés dans ce domaine, tels que les fonctions de chaînes de caractères, les structures de données, les compteurs, les listes, les expressions régulières et pickle.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e UNITÉ 13-40 | Traitement de données diverses\u003cbr\u003e Nous expliquons comment gérer les fichiers texte tels que HTML, CSV et JSON à l'aide de Beautiful Soup et NLTK, comment traiter les données numériques à l'aide de NumPy, comment gérer les données tabulaires à l'aide de Pandas et comment effectuer une analyse de réseau à l'aide de NetworkX. \u003cbr\u003eNous expliquons également comment utiliser des bases de données externes telles que MySQL (base de données relationnelle) et MongoDB (base de données non relationnelle).\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Unités 41 à 51 | Visualisation des données, probabilités et statistiques, et apprentissage automatique\u003cbr\u003e Ce document explique comment dessiner et décorer différents graphiques à l'aide de pyplot et Pandas.\u003cbr\u003e Nous explorerons également brièvement des sujets moins conventionnels comme l'analyse prédictive, les distributions de probabilité, l'analyse statistique en Python, le regroupement de données avec l'algorithme K-means et les forêts aléatoires.\u003cbr\u003e\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 de publication :\u003c\/strong\u003e 14 juillet 2017\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 292 pages | 678 g | 183 × 235 × 20 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 9791160502152\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 1160502153 \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 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