Un livre à la fois théorique et pratique
Cet ouvrage a pour ambition de couvrir un large spectre du domaine des data sciences. Il va plus loin qu’un simple tour sur les algorithmes d’apprentissage automatique et s’attaque aux autres aspects, malheureusement négligés mais fondamentaux pour tout data scientist :
- concepts généraux mais poussés, dont la maîtrise est indispensable ;
- algorithmes d’apprentissage automatique les plus connus ;
- aspects liés à l’exploration des données ;
- mesures de performances et d’autres métriques utilisées par les algorithmes ;
- différents concepts fondamentaux en mathématiques à connaître pour mieux explorer et comprendre les données ;
- notions importantes des big data ;
- études de cas pratiques en langage Python.
La première partie de ce livre est théorique et adopte un format questions/réponses qui présente plusieurs avantages, dont