Téléchargement PDF Data Science par la pratique: Fondamentaux avec Python, by Joel Grus

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Data Science par la pratique: Fondamentaux avec Python, by Joel Grus

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Comment est votre temps pour passer le temps libre en ce jour? Vous commencez à faire une tâche flambant neuf? Voulez-vous essayer de revoir? Tout le monde sait et est d'accord aussi que l'analyse est une routine. Vous devez examiner et, d'orienter en plus avec de nombreux avantages. Mais, est-ce vrai? Il y a seulement quelques personnes qui aiment lire. Si vous êtes juste un d'entre eux, il est très bon pour vous. Nous vous fournirons un nouveau livre qui peut rendre votre vie améliorée pour être beaucoup mieux.

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Détails sur le produit

Broché: 307 pages

Editeur : Eyrolles; Édition : 1 (11 mai 2017)

Collection : Blanche

Langue : Français

ISBN-10: 2212118686

ISBN-13: 978-2212118681

Dimensions du produit:

23 x 1,9 x 19 cm

Moyenne des commentaires client :

2.9 étoiles sur 5

4 commentaires client

Classement des meilleures ventes d'Amazon:

151.111 en Livres (Voir les 100 premiers en Livres)

J'ai acheté cette édition française de "Data Science from Scratch" en me disant qu'une traduction de chez Eyrolles était de qualité. C'est très loin de la qualité des ouvrages d'il ya quelques années. Il y a des erreurs de typo et de traduction partout. Quelques exemples parmi d'autres dans les 100 premières pages :- p6 : je ne connais pas la structure for for- p10 : des indentations de 2 et 4 espaces dans la même fonction- p44 : // n'est pas l'instruction pour un commentaire en python (mauvaise couleur, celle associée aux commentaires)- p74 : le théorème de Bayes écrit de deux manières différentes. Le soucis est que les crochets manquent la deuxième fois- p93 : la distribution bêta(20,0) est une distribution pour laquelle la pièce tombe 20 fois sur face et 0 fois sur pile. La pièce est définie dans le livre comme équilibrée (50% pile, 50% face). La bonne distribution est bêta(20,20).- p93 : valeur centrée sur 1,66 dans le texte sachant qu'à la page précédente on nous explique que l'intervalle est compris en 0 et 1.Il faut noter que toutes ces erreurs n'existent pas dans la version originale qui est 10 euros moins chère.

Bon ouvrage de référence. Donne une bonne vue d'ensemble Théorique et Pratique de la data science et des bases en python, ce qui permet ensuite de voler de ses propres ailes et se perfectionner dans le domaine. C'est mon ouvrage de référence.

Ceci est juste le commentaire d'un amateur . Ce livre est la traduction de Data Sience from Scratch. On apprend à exploiter correctement les possibilités du langage python dès les premières pages. Tuples dico listes ,'comprehension list' sont au rendez vous mais c'est surtout la manière de les utiliser qui est intéressante. Pour la Data scienc beaucoup d'aspecst sont abordés. Le livre est en python 2.7 mais cela n'est pas une gêne ,l'auteur à mis le code en python 3 sur github.Le seul bémol c'est le livre lui même. Au lieu d'utiliser un papier comparable à l'original , celui ci est sec et désagréable au touché ,le livre est collé et au bout de 2 jours on voit que la couverture à tendance à se détacher. Je possède l'original et il n'a pas bougé d'un iota. Eyrolles se moque de nous. Enfin ne boudons pas notre plaisir , le livre est en français ,et le traducteur est celui de Analyse de données en Python

par la pratique ? il n'y a aucun exemple concret transposable avec des vraies données, les différentes méthodes de data science sont mal expliquées, la régression logistique multiple est balayée alors que c'est une des plus importantes à mes yeux. Un livre sans intérêt. Il y a trop de python, de théorie mathématique et aucune méthode permettant de démarrer un projet en data science... bref passez votre chemin, ce livre ne fait pas le job.

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