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Python pour la Data Science. Analysez vos données avec NumPy, Pandas, Matplotlib et Seaborn

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Dossier

Nos horizons désirables : le livre a rendez-vous avec son avenir

Devant les défis importants du domaine du livre, les experts et volontaires s'engagent activement. L'Agence coordonne les Rencontres régionales du livre et de la lecture dans la région des Hauts-de-France, un événement visant à collaborer pour façonner l'avenir du secteur et envisager des perspectives prometteuses.

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Dix textes, pour voyager, avec soi, vers les autres

Le poète Horace nous l’a dit voilà bien longtemps : « Nul ne peut se fuir soi, en quittant sa patrie. » On lui opposerait tout de même que les voyages forment la jeunesse et qu’il ne cause aucun tort de partir à la découverte du vaste monde. Quitte à n’y trouver que soi. Alors, justement, voici quelques titres sélectionnés pour les périples qu’ils proposent.

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Dossier

Montpellier : de la culture en plein air, avec la Comédie du Livre

Depuis 1986, La Comédie du livre créée par des librairies indépendantes fait bouillonner les rues montpelliéraines. Nous voilà donc partis pour 10 jours de manifestations littéraires à Montpellier et dans les territoires avoisinants. Au rendez-vous : rencontres, lectures, musique, ateliers et expositions.

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Dossier

Pour Noël, offrez-vous une cure d'imaginaire

Voyager à travers des mondes imaginaires, à la rencontre de personnages fantastiques, explorer des univers de magies, ou de science futuriste, croiser des créatures légendaires, voire monstrueuses, prendre part à des cérémonies avec des peuples féériques, ou extraplanétaires… Les littératures de l’imaginaire sont autant de portes ouvertes vers des ailleurs, qui vous tendent les bras. 

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En route pour l'aventure : des livres pour voyager et s'évader

Sur terre et sur les mers, à la découverte d’horizons inconnus, voici une liste de livres qui vous embarquent vers des destinations folles. Ce sont des récits de voyage, des essais, des textes empreints de poésie, ou des biographies d’aventuriers, comme autant de panoramas de la splendeur de notre planète.

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Dossier

Memento mori : pour 2024, les Imaginales invoquent la vie et la mort

Nichée dans le massif des Vosges, la Cité des Images d'Épinal mène des projets de plus en plus ambitieux pour promouvoir l'image populaire et ses manifestations contemporaines sur son territoire. Parmi les événements phares, le festival des Imaginales, associé depuis l'année dernière à la Fête des Images, occupe une place centrale.

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Programmation

Python pour la Data Science. Analysez vos données avec NumPy, Pandas, Matplotlib et Seaborn

Ce livre de la collection vBook se compose d'un livre de référence sur la Data Science avec le langage Python, alliant théorie et pratique, pour apprendre à analyser des données avec Python et d'un approfondissement sous forme de vidéo qui présente Numpy et Pandas, deux bibliothèques dédiées à la Data Science et à la visualisation de données. Livre Python pour la Data Science - Analysez vos données avec NumPy, Pandas, Matplotlib et Seaborn Ce livre sur la Data Science avec le langage Python, alliant théorie et pratique, s'adresse aussi bien aux étudiants et professionnels (ingénieurs, chercheurs, enseignants, data scientists), qu'aux informaticiens souhaitant apprendre à analyser des données avec Python. La première partie du livre vise à introduire le langage Python et son utilisation dans le domaine de l'analyse de données. Le lecteur y découvre la mise en place de l'environnement de travail ainsi que des rappels sur le langage Python. Dans une deuxième partie, le lecteur apprend à manipuler efficacement ses données grâce aux librairies NumPy et Pandas. Chaque notion est introduite théoriquement puis illustrée par un exemple concret permettant de comprendre son application. Il apprend à importer ses données sous Python et à utiliser les fonctions, méthodes et attributs fournis pour les explorer et les manipuler afin d'en faire ressortir des informations et tendances. Dans une troisième partie, le lecteur apprend à visualiser ses données avec les librairies Matplotlib et Seaborn, lui permettant de comprendre l'architecture et le fonctionnement de la création de figures avec Python, ainsi que les types de graphiques à utiliser selon le type de variables à représenter. Enfin, dans le dernier chapitre, l'auteur propose un exercice complet avec sa correction permettant de mettre en pratique les notions étudiées. Il permet au lecteur d'écrire le code permettant de répondre aux questions de l'exercice. Pour chaque chapitre, un fichier contenant le code source utilisé, appelé notebook, est disponible en téléchargement sur le site www.editions-eni.fr. Ce notebook permet au lecteur de tester le code, de le modifier et d'y tester ses propres lignes de code. De plus, deux jeux de données réels sont disponibles en téléchargement et utilisés dans ce livre pour illustrer les propos de l'auteur. Vidéo Data Science et visualisation de données L'arrivée du Big Data et la multiplicité des sources de données font que les besoins en matière d'analyse de données deviennent de plus en plus importants. L'objectif de cette vidéo est de vous montrer comment utiliser le langage Python dans le cadre de la Data Science pour être en mesure d'analyser de gros volumes de données. Nous présenterons Numpy et Pandas, deux bibliothèques dédiées à la Data Science et travaillerons sur la préparation et la visualisation de données.

03/2023

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Programmation

Data Science avec Python. Avec Jupyter et PyCharm

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.

03/2022

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Programmation

Python pour la data science

Le best-seller O'Reilly sur la data science avec Python enfin traduit en Francais ? Pour de nombreux chercheurs, Python est un outil essentiel en raison de ses bibliothèques pour stocker, manipuler et obtenir un aperçu des données. Ce livre décrit toutes les ressources dont vous pouvez disposer pour mettre en oeuvre vos applications : IPython, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn et d'autres outils associés. Les scientifiques en activité et les utilisateurs de données familiarisés avec la lecture et l'écriture de code Python trouveront avec cette référence complète l'outil idéal pour s'attaquer aux problèmes quotidiens : manipuler, transformer et nettoyer les données ; visualiser différents types de données ; utiliser les données pour créer des modèles statistiques ou d'apprentissage automatique. Ce livre est tout simplement la référence incontournable pour le calcul scientifique en Python. Vous apprendrez à utiliser : IPython et Jupyter : fournissent des environnements de calcul pour les data scientists utilisant Python NumPy : inclut le ndarray pour un stockage et une manipulation efficaces de tableaux de données denses en Python Pandas : comprend le DataFrame pour un stockage et une manipulation efficaces des données étiquetées / en colonnes en Python Matplotlib : inclut des fonctionnalités pour une gamme flexible de visualisations de données en Python Scikit-Learn : pour des implémentations Python efficaces et propres des algorithmes d'apprentissage automatique les plus importants et les plus établis

04/2022

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Programmation

Python pour le data scientist. Des bases du langage au machine learning, 3e édition

Si vous vous intéressez au traitement des données avec le langage Python, cet ouvrage s'adresse à vous. Que vous soyez débutant en Python ou que vous ayez une expérience significative, il vous apportera les clés pour utiliser ce langage en data science. Ce livre répond à de nombreuses questions sur Python : - Comment utiliser Python en data science ? - Comment coder en Python ? - Comment préparer des données avec Python ? - Comment créer des visualisations attractives avec Python ? - Comment appliquer des modèles de machine learning et de deep learning avec Python ? - Comment passer aux environnements big data ? Pour mettre en place vos traitements, vous apprendrez à tirer parti des multiples outils Python tels que Anaconda, Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Bokeh, Scikit-Learn, TensorFlow, PySpark... Cette troisième édition, entièrement refondue et augmentée, est enrichie des mises à jour de code liées aux évolutions de Python et des packages de data science. L'ensemble du code compris dans cet ouvrage est disponible sous la forme de notebooks Jupyter dans le repository public de l'auteur : https : //github. com/emjako/pythondatascientist

03/2024

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Programmation

Python pour le data scientist. Des bases du langage au machine learning, 2e édition

Python est devenu en quelques années un langage majeur dans l'univers des applications centrées sur le traitement des données, et plus particulièrement des gros volumes de données (big data). Cet ouvrage servira de guide à tous ceux qui s'intéressent à l'utilisation de Python pour le travail sur les données et l'automatisation de certaines tâches (data science). Il met l'accent sur la préparation et la mise en forme des données qui sont essentielles dans la qualité du résultat et qui constituent aujourd'hui une part importante du travail du data scientist. Si vous vous intéressez au traitement des données avec le langage Python, cet ouvrage s'adresse à vous. Que vous soyez débutant en Python ou que vous ayez une expérience significative, il vous apportera les clés pour utiliser ce langage en data science. Ce livre répond à de nombreuses questions sur Python : Comment utiliser Python en data science ? Comment coder en Python ? Comment préparer des données avec Python ? Comment créer des visualisations attractives avec Python ? Comment appliquer des modèles de machine learning et de deep learning avec Python ? Comment passer aux environnements big data ? Vous apprendrez à tirer parti des multiples outils Python tels que Anaconda, Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Bokeh, Scikit-Learn, TensorFlow, PySpark... pour mettre en place vos traitements. Cette deuxième édition est complétée et enrichie par des mises à jour de code liées aux évolutions de Python et des packages de data science. Des données plus récentes sont aussi utilisées. Les + en ligne : l'ensemble du code compris dans cet ouvrage est disponible sous la forme de notebooks Jupyter dans le repository public de l'auteur : github.com/emjako/pythondatascientist.

03/2021

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Programmation

Analyse de données avec Python

Découvrez des techniques éprouvées pour manipuler, traiter, nettoyer et reformer des jeux de données en Python. A jour des dernières versions 3.x de Python, ce guide regorge d'études de cas pratiques montrant comment résoudre efficacement un large ensemble de problèmes d'analyse de données. Vous apprendrez à maîtriser les dernières versions de pandas, NumPy, I Python et Jupyter. Ecrit par le créateur du projet pandas de Python, ce livre est une introduction pratique et moderne aux outils de la science des données en Python. Il est idéal pour les analystes qui débutent en Python comme pour les programmeurs qui ne connaissent pas la datalogie (ou science des données) ni le calcul scientifique. Les fichiers de données et tout le matériel associé sont disponibles sur GitHub.

03/2021

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