Quatrième de
couverture
Python & Pandas et les 36 problèmes de data science
Problèmes et exercices corrigés pas à pas
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.
