Python & Pandas et les 36 problèmes de data science : problèmes et exercices corrigés pas à pas
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| 第一著者: | |
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| その他の著者: | |
| フォーマット: | E-Book |
| 言語: | Français |
| 出版事項: |
Paris :
Ellipses,
DL 2021.
Paris : 2021. |
| シリーズ: | Références sciences
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| 主題: | |
| Autres localisations: | Voir dans le Sudoc |
| 要約: | "Ce livre contient : 36 problèmes corrigés pour apprendre à traiter les données de toutes tailles (big data) ; des vidéos et figures dynamiques en bonus accessibles via des QR codes. Fouille & analyse de données : lire, sélectionner, regrouper et croiser. Data visualisation : hommage aux pionniers (J. Snow, F. Nightingale, C. J. Minard) ; diagrammes (circulaires, en barres, à moustaches) pour comparer des données, détecter des anomalies, lancer des alertes ; cartes dynamiques (de chaleur, choroplèthes...) pour étudier l'activité de séismes ou d'ouragans, étudier à Paris la gestion des arbres ou la concurrence plateformes de location -vs- hôtels ; parcours de graphes de données (métro, lignes aériennes) ; globe terrestre dynamique (loxodromie de Mercator) ; indice de Gini (impôt sur le revenu...). Modélisation & simulation : propagation d'une épidémie ou d'un incendie (percolation) ; au foot : pronostiquer un classement de Ligue 1 ou visualiser la loi du couple des buts inscrits par 2 équipes lors d'un match ; calcul par D. Bernoulli du gain d'espérance de vie après inoculation de la variole ; détection de fraudes au tennis ou lors de votes électroniques. Prédiction & machine learning : régression linéaire : donner le portrait-robot d'un arbre allergisant... ; analyse en composantes principales : expliquée à partir de la recherche du meilleur profil d'un objet 3D ; appliquée pour prédire la présence de diabète ou la pollution à l'ozone. Ce livre s'adresse aux lycéens, étudiants, enseignants (informatique, mathématiques, économie...) et ingénieurs confrontés aux datas, aux data journalistes ou futurs data scientistes ou tout citoyen désireux d'écouter les données qui l'entourent." |
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Python & Pandas et les 36 problèmes de data science |