Algorithmes, Applications

Mes dernières lectures en data science

Les éditions Eyrolles m’ont gentiment envoyés plusieurs livres. J’ai profité du confinement et du fait que j’ai un peu plus de temps...

Écrit par Ilyes Talbi · 1 min lecture >
Mes dernières lectures en data science

Les éditions Eyrolles m’ont gentiment envoyés plusieurs livres. J’ai profité du confinement et du fait que j’ai un peu plus de temps libre pour me plonger dedans et vous en parler.

Avant de commencer sachez que j’ai mis des liens affiliés qui me permettent de récupérer une petite commission sans que ça ne vous coûte plus cher. Si vous comptez acheter un livre et que vous souhaitez me soutenir faites le depuis ces liens 🙂

Data Science : fondamentaux et études de cas

Le premier livre de cette sélection a été écrit par Eric Biernat et Michel Lutz. Cet ouvrage vous permettra de comprendre certains des algorithmes fondamentaux de la data science de façon poussée (Régressions, SVM, Naive Bayes, Random Forest, etc.).

Contrairement à la majorité des autres ouvrages, qui vous donneront une présentation rapide de tout ce qui se fait, ce livre rentre dans les détails mais en traitant uniquement les modèles les plus utilisés.

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Mes dernières lectures en data science
Data science : fondamentaux et études de cas

Data Science par la pratique

Le second livre de cette liste a été écrit par Joel Grus. La 2ème édition été publié le 22 Octobre, c’est tout frais ! Joel Grus est ingénieur à Seattle chez Google et il est déjà auteur de plusieurs ouvrages de data science.

L’auteur part d’un principe, auquel j’adhère complètement, l’apprentissage de la data science se fait par la pratique. Il faut travailler sur des projets concrets pour progresser réellement et c’est l’approche qui est adoptée dans ce livre.

Les premiers chapitres consistent en une présentation exhaustive des fondamentaux théoriques et un cours sur la programmation en Python. L’auteur présente ensuite les différents outils de la data science avec plusieurs exemples concrets implémentés sur Python.

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Mes dernières lectures en data science
Data science par la pratique

Les Data Sciences en 100 questions/réponses

Last but not least !

Mes dernières lectures en data science
Les data science en 100 questions/réponses

Le dernier livre dont je voulais parler est celui de Younes Benzaki, l’auteur de Mr Mint, l’un des premiers blogs de machine learning en France. Contrairement aux deux premiers, ce livre vise plutôt un public déjà familiariser avec les notions de bases du machine learning.

J’ai beaucoup aimé l’originalité de l’ouvrage. Même si le contenu est finalement assez classique, le fait d’avoir structuré la première partie du livre sous forme de questions/réponses facilite beaucoup la lecture. La seconde partie est plus orientée pratique. En plus de donner des éléments de méthodologies, l’auteur explique pas à pas la construction de modèles prédictifs.

Explications théoriques du fonctionnement des algorithmes classiques; métriques d’évaluations des performances des modèles; notions mathématiques fondamentales du machine learning, ce livre permet de couvrir de façon très large le domaine de la data science.

Cet ouvrage est très complémentaire des deux autres. Il vous permettra d’avoir une compréhension un peu plus subtil de certains concepts du machine learning. Il est idéal quelqu’un qui souhaite préparer un entretien par exemple.

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