Data science avec Python

Avec Jupyter et Pycharm

Patrice Rey

404 pages, parution le 12/03/2022

Ajouter à une liste

Expédié sous 24h

Livraison à partir de 0,01€ dès 35€ d'achats
Pour une livraison en France métropolitaine

Retrait à la librairie - Paris 5e

Disponible dès demain

QUANTITÉ

Résumé

Ce livre est destiné aux personnes souhaitant avoir une première immersion dans le domaine de l'analyse de données avec le langage de programmation Python et les librairies dédiées à l'analyse de données que sont NumPy, Pandas, Matplotlib et Seaborn. Dans ce livre, nous verrons principalement comment explorer, manipuler et visualiser des données structurées, c'est-à-dire des tableaux contenant des lignes et des colonnes. La première partie aborde l'utilisation de la librairie NumPy qui est une librairie Python dédiée au calcul scientifique fournissant des fonctions très performantes de calcul, mais aussi des structures de données spécialisées et remarquablement performantes. La seconde partie aborde l'utilisation de la librairie Pandas qui est une librairie Python dédiée à la Data Science. Il s'agit de la librairie Python la plus populaire et la plus performante pour faire de l'analyse de données. Cette librairie Pandas amène avec elle deux nouvelles structures essentielles pour l'analyse de données qui sont les structures Series et DataFrame. La troisième partie aborde l'utilisation de la librairie Matplotlib qui est une librairie graphique très connue en Python car elle est puissante, très simple à prendre en main et chaque élément de la figure peut être configuré finement via un grand nombre de paramètres disponibles. La quatrième partie aborde l'utilisation de la librairie Seaborn qui est la librairie la plus populaire pour la visualisation de graphique. En réalité, cette librairie s'appuie sur Matplotlib et elle apporte des fonctions supplémentaires permettant de générer des graphiques plus travaillés, aux allures plus modernes, et ce de manière très simple. La cinquième partie aborde la création d'une application autonome pour visualiser des graphiques élaborés avec les librairies Matplotlib et Seaborn. Nous y verrons notamment comment utiliser le composant FigureCanvasQTAgg pour visualiser des graphiques aux allures modernes dans un projet PyCharm avec Python et la librairie des contrôles PyQt5.

L'auteur - Patrice Rey

Autres livres de Patrice Rey

41 exercices corriges de programmation orientée objet en Python

Aide memoire expressions regulieres

Formation initiale Python avec Jupyter et Pycharm

Illusions d'optique

Découvrir tous les livres de Patrice Rey

Caractéristiques techniques

	PAPIER
Éditeur(s)	Books on demand
Auteur(s)	Patrice Rey
Parution	12/03/2022
Nb. de pages	404
Format	22 x 17
Couverture	Broché
Poids	702g
Intérieur	Noir et Blanc
EAN13	9782322250745