Les data sciences en 100 questions / réponses

Un livre combinant théorie et pratiqueCe livre vise à couvrir une large gamme du domaine des sciences de données. Il va au-delà d'une simple présentation des algorithmes d'apprentissage automatique et aborde également d'autres aspects essentiels mais souvent négligés pour un data scientist : concepts généraux avancés, dont la maîtrise est indispensable ; algorithmes d'apprentissage automatique les plus courants ; aspects liés à l'analyse des données ; mesures de performance et autres métriques utilisées par les algorithmes ; divers concepts mathématiques fondamentaux à connaître pour mieux explorer et comprendre les données ; notions importantes sur les big data ; études de cas pratiques en Python.

La première partie du livre est théorique et adopte un format questions-réponses qui présente plusieurs avantages, notamment la possibilité pour le lecteur de lire distinctement chaque question pour approfondir ses connaissances. Un autre point fort de cette structure est qu'elle incite à entrer dans un dialogue. Ainsi, grâce aux questions posées, le lecteur est incité à réfléchir et à confronter ses réponses à celles données par le livre.

La deuxième partie du livre est pratique et présente deux exemples d'implémentation de modèles d'apprentissage automatique. On y trouve des codes écrits en Python et un aperçu des différents défis que peut rencontrer un spécialiste dans l'exercice de sa profession.

À qui s'adresse cet ouvrage ?Ce livre est adapté à toute personne ayant une certaine maîtrise des sciences des données et du Machine Learning. Il aidera notamment à se rappeler des concepts importants, mais suppose que le lecteur soit initié sur le sujet. Ce livre sera particulièrement utile à ceux qui veulent se préparer pour un concours, un examen ou un entretien.