Data Science in der Praxis

L'entrée idéale dans la science des données pour les praticiens ! Que vous ayez ou non des connaissances en mathématiques, vous obtiendrez ici une vue d'ensemble dont vous avez besoin pour vos projets. Ainsi, vous découvrirez le trésor que peuvent représenter les données lorsqu'on les interroge correctement. Vous apprendrez à connaître les méthodes d'analyse pertinentes, recevrez une introduction au langage de programmation R et découvrirez comment utiliser l'apprentissage automatique. Cela inclut des outils associés tels que des notebooks, qui rendent la programmation en science des données si accessible aujourd'hui. Et parce que la technologie seule ne suffit pas, le livre aborde également les problèmes de mise en œuvre de projets, explore différents domaines d'application et n'oublie pas d'aborder les aspects éthiques. Avec de nombreux exemples, des conseils pour les cas d'erreur, des aides à la décision et d'autres conseils pratiques.

Extrait du contenu :

Premiers pas avec R et RStudio
Notions de base en statistique
Préparation : nettoyage et transformation des données
Clustering k-Means
Régression linéaire et non linéaire
Prédictions, clustering, classification
Conseils et outils pour toutes les phases du projet
Mettre votre application à disposition en tant qu'API REST
Utiliser l'IA et l'apprentissage automatique
Détection d'anomalies, analyse de panier et de nombreux autres cas d'utilisation
Apprentissage automatique : bien entraîner les modèles.