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Data Science Par La Pratique


Author : Joel Grus
language : fr
Publisher: Editions Eyrolles
Release Date : 2017-05-11


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Un ouvrage de référence pour les (futurs) data scientists. Les bibliothèques, les frameworks, les modules et les boîtes à outils sont parfaits pour faire de la data science. Ils sont aussi un bon moyen de plonger dans la discipline sans comprendre la data science. Dans cet ouvrage, vous apprendrez comment fonctionnent les outils et algorithmes les plus fondamentaux de la data science, en les réalisant à partir de zéro. Si vous êtes fort en maths et que vous connaissez la programmation, l'auteur, Joel Grus, vous aidera à vous familiariser avec les maths et les statistiques qui sont au coeur de la data science et à acquérir les compétences informatiques indispensables pour démarrer comme data scientist. La profusion des données d'aujourd'hui contient les réponses aux questions que personne n'a encore pensé à poser. Ce livre vous enseigne comment obtenir ces réponses. Suivez un cours accéléré de Python. Apprenez les fondamentaux de l'algèbre linéaire, des statistiques et des probabilités, et comprenez comment et quand les utiliser en data science. Collectez, explorez, nettoyez, bricolez et manipulez les données. Plongez dans les bases de l'apprentissage automatique. Implémentez des modèles comme les k plus proches voisins, le Bayes naïf, les régressions linéaire ou logistique, les arbres de décision, les réseaux neuronaux et le clustering. Explorez les systèmes de recommandation, le traitement du langage naturel, l'analyse de réseau, MapReduce et les bases de données. A qui s'adresse cet ouvrage ? Aux développeurs, statisticiens, étudiants et chefs de projet ayant à résoudre des problèmes de data science. Aux data scientists, mais aussi à toute personne curieuse d'avoir une vue d'ensemble de l'état de l'art de ce métier du futur.

Statistical Learning And Data Science


Author : Mireille Gettler Summa
language : en
Publisher: CRC Press
Release Date : 2011-12-19


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Data analysis is changing fast. Driven by a vast range of application domains and affordable tools, machine learning has become mainstream. Unsupervised data analysis, including cluster analysis, factor analysis, and low dimensionality mapping methods continually being updated, have reached new heights of achievement in the incredibly rich data world that we inhabit. Statistical Learning and Data Science is a work of reference in the rapidly evolving context of converging methodologies. It gathers contributions from some of the foundational thinkers in the different fields of data analysis to the major theoretical results in the domain. On the methodological front, the volume includes conformal prediction and frameworks for assessing confidence in outputs, together with attendant risk. It illustrates a wide range of applications, including semantics, credit risk, energy production, genomics, and ecology. The book also addresses issues of origin and evolutions in the unsupervised data analysis arena, and presents some approaches for time series, symbolic data, and functional data. Over the history of multidimensional data analysis, more and more complex data have become available for processing. Supervised machine learning, semi-supervised analysis approaches, and unsupervised data analysis, provide great capability for addressing the digital data deluge. Exploring the foundations and recent breakthroughs in the field, Statistical Learning and Data Science demonstrates how data analysis can improve personal and collective health and the well-being of our social, business, and physical environments.

R Pour Les Data Sciences


Author : Garrett Grolemund
language : fr
Publisher: Editions Eyrolles
Release Date : 2018-08-16


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Les data sciences constituent une discipline fascinante, qui vous servira à transformer des données brutes en idées et connaissances aisément compréhensibles. L’objectif de ce livre est de vous aider à maîtriser les outils essentiels qui vous permettront d’utiliser R dans la pratique des data sciences. Après l’avoir lu, vous pourrez faire face à la plupart des situations que vous rencontrerez dans vos projets, en exploitant au mieux les fonctionnalités de R. Mais avant de devenir un expert en R, vous devrez tout d’abord importer vos données, c’est-à-dire les lire, en général depuis un fichier, une base de données ou une API web, et les charger dans un cadre de données dans R. Si vous ne pouvez pas transférer vos données dans R, vous ne pourrez pas les analyser ! Une fois vos données importées, vous gagnerez beaucoup à les ranger. Une fois vos données rangées, vous passerez bien souvent par une étape de transformation. Une fois vos données rangées avec les variables dont vous avez besoin, la génération de connaissances reposera principalement sur deux moteurs : la visualisation et la modélisation. Leurs forces et faiblesses sont complémentaires, et toute bonne analyse doit tenir compte des deux. Inutile d’être un programmeur expert pour être un bon analyste de données, mais apprendre à programmer

Neuronale Netze Selbst Programmieren


Author : Tariq Rashid
language : de
Publisher: O'Reilly
Release Date : 2017-05-24


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Neuronale Netze sind Schlüsselelemente des Deep Learning und der Künstlichen Intelligenz, die heute zu Erstaunlichem in der Lage sind. Sie sind Grundlage vieler Anwendungen im Alltag wie beispielsweise Spracherkennung, Gesichtserkennung auf Fotos oder die Umwandlung von Sprache in Text. Dennoch verstehen nur wenige, wie neuronale Netze tatsächlich funktionieren. Dieses Buch nimmt Sie mit auf eine unterhaltsame Reise, die mit ganz einfachen Ideen beginnt und Ihnen Schritt für Schritt zeigt, wie neuronale Netze arbeiten: - Zunächst lernen Sie die mathematischen Konzepte kennen, die den neuronalen Netzen zugrunde liegen. Dafür brauchen Sie keine tieferen Mathematikkenntnisse, denn alle mathematischen Ideen werden behutsam und mit vielen Illustrationen und Beispielen erläutert. Eine Kurzeinführung in die Analysis unterstützt Sie dabei. - Dann geht es in die Praxis: Nach einer Einführung in die populäre und leicht zu lernende Programmiersprache Python bauen Sie allmählich Ihr eigenes neuronales Netz mit Python auf. Sie bringen ihm bei, handgeschriebene Zahlen zu erkennen, bis es eine Performance wie ein professionell entwickeltes Netz erreicht. - Im nächsten Schritt tunen Sie die Leistung Ihres neuronalen Netzes so weit, dass es eine Zahlenerkennung von 98 % erreicht – nur mit einfachen Ideen und simplem Code. Sie testen das Netz mit Ihrer eigenen Handschrift und werfen noch einen Blick in das mysteriöse Innere eines neuronalen Netzes. - Zum Schluss lassen Sie das neuronale Netz auf einem Raspberry Pi Zero laufen. Tariq Rashid erklärt diese schwierige Materie außergewöhnlich klar und verständlich, dadurch werden neuronale Netze für jeden Interessierten zugänglich und praktisch nachvollziehbar.

Programmieren Lernen Mit Python


Author : Allen B. Downey
language : de
Publisher: O'Reilly Germany
Release Date : 2014-08-27


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Python ist eine moderne, interpretierte, interaktive und objektorientierte Skriptsprache, vielseitig einsetzbar und sehr beliebt. Mit mathematischen Vorkenntnissen ist Python leicht erlernbar und daher die ideale Sprache für den Einstieg in die Welt des Programmierens. Das Buch führt Sie Schritt für Schritt durch die Sprache, beginnend mit grundlegenden Programmierkonzepten, über Funktionen, Syntax und Semantik, Rekursion und Datenstrukturen bis hin zum objektorientierten Design. Zur aktualisierten Auflage Diese Auflage behandelt Python 3, geht dabei aber auch auf Unterschiede zu Python 2 ein. Außerdem wurde das Buch um die Themen Unicode, List und Dictionary Comprehensions, den Mengen-Typ Set, die String-Format-Methode und print als Funktion ergänzt. Jenseits reiner Theorie Jedes Kapitel enthält passende Übungen und Fallstudien, kurze Verständnistests und kleinere Projekte, an denen Sie die neu erlernten Programmierkonzepte gleich ausprobieren und festigen können. Auf diese Weise können Sie das Gelernte direkt anwenden und die jeweiligen Programmierkonzepte nachvollziehen. Lernen Sie Debugging-Techniken kennen Am Ende jedes Kapitels finden Sie einen Abschnitt zum Thema Debugging, der Techniken zum Aufspüren und Vermeiden von Bugs sowie Warnungen vor entsprechenden Stolpersteinen in Python enthält.

Journal D Agriculture Pratique


Author :
language : fr
Publisher:
Release Date : 1873


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K Nstliche Intelligenz


Author : Stuart J. Russell
language : en
Publisher:
Release Date : 2004


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