Python pour les SHS - Introduction à la programmation pour le traitement de données - Grand Format

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Résumé

Ce manuel propose une introduction à la programmation Python destinée aux étudiants et praticiens en SHS. Python est un langage de programmation simple, libre, multi-plateforme, pédagogique, bénéficiant d'une communauté d'utilisateurs croissante tant dans le domaine universitaire que le secteur privé. Avec la multiplication des données numériques dans les sciences humaines et sociales (SHS), le recours à l'informatique devient indispensable tant pour la collecte, la mise en forme, ou le traitement des données.
Le langage Python permet à la fois de réaliser les traitements statistiques habituels des SHS tout en ouvrant aux nouveaux usages liés à l'automatisation des tâches informatiques, le traitement des grands corpus des humanités numériques ou encore la collecte de données sur les réseaux sociaux. Ce manuel se concentre en priorité sur les usages du traitement des données en SHS. Complété avec de nombreux exemples de code et des études de cas concrets, l'ouvrage permet une familiarisation progressive à la programmation, au langage Python et à sa philosophie.
Il insiste sur sa flexibilité pour répondre aux besoins de chaque problématique tout en soulignant l'importance de la diffusion et de la reproductibilité des traitements informatiques.

Caractéristiques

  • Date de parution
    14/01/2021
  • Editeur
  • Collection
  • ISBN
    978-2-7535-8106-7
  • EAN
    9782753581067
  • Format
    Grand Format
  • Présentation
    Broché
  • Nb. de pages
    333 pages
  • Poids
    0.615 Kg
  • Dimensions
    15,5 cm × 24,0 cm × 2,1 cm

Avis libraires et clients

À propos des auteurs

Emilien Schultz est chercheur en sociologie, formé en physique appliquée à l'ENS de Cachan et agrégé en physique appliquée. Il mène des recherches sur l'organisation de la recherche scientifique et l'innovation dans le cadre de collaborations interdisciplinaires avec les sciences expérimentales et médicales. Matthias Bussonnier est biophysicien de formation, formé en physique à l'ENS de Cachan et agrégé en physique.
Lauréat du Prix ACM Software System pour son travail sur Jupyter avec l'université de Berkeley et contributeur aux communautés Open source, il développe des solutions avec Python tout en participant à l'amélioration de projets visant à améliorer l'utilisation des outils de programmation pour les sciences.

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