Python en pratique pour le data scientist

Ce livre se présente comme un recueil exhaustif et méthodique de connaissances, conçu pour guider le lecteur au coeur des multiples facettes de ta DATA SCIENCE à travers le prisme du langage PYTHON. Il est structuré en 13 fiches didactiques comme étant une ressource indispensable pour quiconque souhaite maîtriser les techniques et outils nécessaires pour évoluer avec succès dans ce domaine en pleine expansion.
La fiche F01 commence par une présentation détaillée de l'environnement de développement privilégié par les DATA SCIENTISTS. Le lecteur découvre les processus de la science des données, ses applications concrètes ainsi que l'écosystème Anaconda avec Jupyter Notebook, qui constitue un environnement intégré et optimisé pour les tâches liées à la manipulation de données, à l'apprentissage automatique et à la visualisation.
La fiche F02 propose une immersion dans les aspects fondamentaux du langage Python, un langage choisi pour sa versatilité, sa simplicité syntaxique et ses puissantes bibliothèques spécialisées. La fiche F03 introduit les bibliothèques phares pour la gestion et la manipulation des données : NumPy et Pandas. Ces outils, devenus incontournables dans l'univers de la data science, permettent de structurer, traiter et analyser efficacement des jeux de données variés.
La fiche F04 aborde l'étape cruciale de la préparation des données en illustrant les techniques de base pour charger, explorer, nettoyer, transformer, et fusionner des données. La visualisation des données, outil essentiel pour interpréter et communiquer les résultats d'analyse, est traitée dans les fiches F05 et F06 (outils graphiques avec Matplottlb et Seabom, visualisation interactive avec Flatly).
La fiche F07 élargit la thématique de la visualisation en introduisant les techniques de cartographie (bibliothèques telles que Cartopy, Folium et GeoPandas). L'Intelligence artificielle, sujet incontournable pour le data scientist, est introduite dans les fiches F08, F09 et F10 (les concepts clés de l'intelligence artificielle avec le machine tearning et le deep learning). L'apprentissage par renforcement est abordé dans la fiche F11 (processus markoviens et exemples d'algorithmes de renforcement).
Le traitement du langage naturel est abordé dans la fiche F12 (techniques pour analyser et traiter Les données textuelles avec NLTK). Enfin, la fiche F13 est consacrée à la génération de jeux de données fictifs (données synthétiques pour la simulation).