les 4 meilleurs livres sur data science

Quel est le meilleur livre sur la data science en 2024 ? Découvrez nos 4 sélections

Sommaire

La data science est une discipline en constante évolution, qui permet de collecter, analyser et interpréter des données pour en tirer des insights précieux. C’est un domaine en vogue qui attire de plus en plus de professionnels et de passionnés, et qui offre de nombreuses opportunités pour ceux qui souhaitent se spécialiser dans ce domaine.

Pour ceux qui cherchent à apprendre les fondamentaux de la data science, il existe de nombreux livres sur le sujet. Cependant, il peut être difficile de savoir lequel choisir parmi la multitude d’options disponibles. C’est pourquoi nous avons sélectionné les meilleurs livres sur la data science, qui couvrent les concepts fondamentaux, les techniques les plus avancées et les meilleures pratiques pour les professionnels.

Nous avons choisi des livres qui sont accessibles aux débutants, mais qui offrent également une valeur ajoutée pour les professionnels expérimentés. Nous avons également pris en compte la qualité de l’enseignement, la clarté de l’écriture, la pertinence des exemples et la profondeur du contenu.

Enfin, nous avons sélectionné des livres qui couvrent les différents aspects de la data science, tels que la collecte et la préparation des données, l’analyse statistique, l’apprentissage automatique et la visualisation de données.

Notre sélection n°1

Data science : fondamentaux et études de cas: Machine Learning avec Python et R

Michel Lutz

Présentation de Data science : fondamentaux et études de cas: Machine Learning avec Python et R

Nous sommes actuellement témoins d’une période passionnante, où l’analyse de données et les méthodes quantitatives sont au centre de l’attention. Les avancées dans les projets de recherche, la puissance de calcul informatique disponible et l’abondance de données permettent aujourd’hui de réaliser des choses incroyables grâce au travail des data scientists.

Un livre de référence pour les data scientists
La data science est l’art de traduire des problèmes de différentes natures, tels que les problèmes industriels, sociaux, scientifiques, en problèmes quantitatifs pouvant être résolus par des algorithmes de traitement de données. Cela implique une réflexion structurée qui doit faire en sorte que les problèmes humains, les outils techniques/informatiques et les méthodes statistiques/algorithmiques se rejoignent.

Chaque projet de data science est une petite aventure qui débute avec un problème opérationnel souvent flou et se termine avec une réponse formelle et précise qui aura un impact réel sur la vie quotidienne de nombreuses personnes.

Notre avis de Data science : fondamentaux et études de cas: Machine Learning avec Python et R

Il aborde les méthodes utilisées dans ce domaine avec une écriture claire et inspirante, mettant en avant les idées plutôt que les formules complexes. Les auteurs partagent avec le lecteur le fruit de leur expérience professionnelle, offrant un aperçu concret des cas pratiques qui illustrent les théories discutées. Leur enthousiasme communicatif est contagieux et donne au lecteur l'envie de creuser davantage dans ce monde fascinant.

Cependant, ce livre n'est pas destiné aux débutants en mathématiques et statistiques. Il est plus adapté à ceux qui ont déjà une certaine connaissance en programmation et en algèbre linéaire, probabilité. Les codes fournis peuvent ne pas être très utiles pour les lecteurs qui n'ont pas de bonnes bases en R/Python. Le livre peut être vu comme un manuel de référence rapide plutôt qu'un guide complet pour apprendre les data sciences de A à Z.

Malgré cela, ce livre est extrêmement riche en contenu et permet de classer les différents thèmes de la data science et de se faire une bonne idée de ce qu'est la data science. Le style d'écriture est abouti et les algorithmes de machine learning les plus courants sont explorés avec des méthodes pour en analyser la précision. Les exemples de transformation de données donnés par l'auteur sont intéressants et montrent la profondeur de la compréhension qu'il a du sujet.

Cependant, pour certains lecteurs, le livre peut être trop complexe, avec des formules mathématiques qui requièrent un niveau élevé en mathématiques/statistiques pour être comprises. Les explications ne permettent pas toujours de tout comprendre, ce qui peut être décevant pour certains lecteurs, même pour ceux avec un diplôme en informatique de niveau Bac +6. De plus, la qualité des graphiques est décevante, avec des couleurs en noir et blanc et des graphiques peu parlants.

Notre sélection n°2

Big Data et Machine Learning - 3e éd. - Les concepts et les outils de la data science: Les concepts et les outils de la data science

Médéric Morel

Présentation de Big Data et Machine Learning - 3e éd. - Les concepts et les outils de la data science: Les concepts et les outils de la data science

Ce livre s’adresse à tous ceux qui cherchent à tirer parti du potentiel considérable des technologies Big Data, qu’ils soient data scientists, DSI, chefs de projets ou spécialistes métier.

Le Big Data est devenu une innovation majeure pour les entreprises qui cherchent à se démarquer en exploitant leurs données clients, fournisseurs, produits, processus, etc.

Il a également permis l’émergence de techniques d’apprentissage automatique telles que le Machine Learning et le Deep Learning, qui ont relancé le domaine de l’intelligence artificielle.

Cependant, la question se pose de savoir quelle solution technique choisir et quelles compétences métier développer au sein de la DSI.

Ce livre est un guide pour comprendre les enjeux d’un projet Big Data, comprendre les concepts sous-jacents et acquérir les compétences nécessaires à la mise en place d’une architecture d’entreprise adaptée. Il combine une présentation claire et concise des concepts et des outils de la data science.

Notre avis de Big Data et Machine Learning - 3e éd. - Les concepts et les outils de la data science: Les concepts et les outils de la data science

Ce livre offre une plongée profonde dans l'univers complexe de l'analyse de données avancées, enveloppant le lecteur dans un cocon de savoir clair et concis. Le style d'écriture est élégant, brillant et bien construit, tout comme les thèmes abordés dans le livre. Les personnages sont des acteurs clés dans cette histoire passionnante, éveillant des émotions intenses chez le lecteur.

Le livre nous offre également différents points de vue sur les événements, permettant une expérience de lecture riche et variée.

C'est un ouvrage d'une portée pédagogique remarquable, qui a su captiver et tenir en haleine jusqu'à la dernière page.

Notre sélection n°3

Python pour la Data Science, outils essentiels pour manipuler les données - collection O'Reilly

Jake Vanderplas

Présentation de Python pour la Data Science, outils essentiels pour manipuler les données - collection O'Reilly

Le best-seller O’Reilly sur la data science avec Python est enfin disponible en français.

Pour de nombreux chercheurs, Python est un outil indispensable grâce à ses bibliothèques pour stocker, manipuler et explorer les données. Ce livre décrit toutes les ressources disponibles pour mettre en oeuvre vos applications, telles que IPython, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn et d’autres outils associés.

Les scientifiques en activité et les utilisateurs de données familiarisés avec Python trouveront dans ce livre une référence complète pour résoudre les problèmes quotidiens, tels que la manipulation, la transformation et le nettoyage des données, la visualisation de différents types de données, et l’utilisation des données pour créer des modèles statistiques ou d’apprentissage automatique.

En somme, ce livre est la référence incontournable pour le calcul scientifique en Python.

Notre avis de Python pour la Data Science, outils essentiels pour manipuler les données - collection O'Reilly

Ce livre est un véritable bijou pour tous les passionnés de la manipulation de données. L'auteur a su tisser une trame fine et complexe, à la fois accessible et enrichissante, qui vous plongera dans les méandres de la science des données.

L'écriture est fluide et poétique, avec des mots choisis avec soin pour décrire les algorithmes complexes et les techniques de manipulation de données. Les thèmes abordés sont passionnants et vous tiendront en haleine jusqu'à la dernière page.

Les personnages sont habilement décrits, avec des émotions et des actions qui vous toucheront profondément. Vous vous sentirez comme un acteur de la scène, vivant les événements à travers leurs yeux.

L'histoire est racontée à travers plusieurs points de vue, vous permettant de découvrir les événements sous différents angles. Cela ajoute une dimension supplémentaire à l'histoire, vous permettant de mieux comprendre les motivations et les actions des personnages.

"Python pour la Data Science, outils essentiels pour manipuler les données - collection O'Reilly" est un livre captivant qui vous transportera dans un monde de découverte et de connaissances. Je le recommande vivement à tous ceux qui cherchent à explorer les merveilles de la science des données.

Notre sélection n°4

Data Science par la pratique: Fondamentaux avec Python

Joel Grus

Présentation de Data Science par la pratique: Fondamentaux avec Python

Ce livre est un guide de référence pour les futurs data scientists.

Les bibliothèques, les frameworks, les modules et les boîtes à outils peuvent être utiles pour la data science, mais ils peuvent également vous empêcher de comprendre réellement cette discipline. Dans ce livre, vous apprendrez comment fonctionnent les outils et algorithmes fondamentaux de la data science en les réalisant vous-même à partir de zéro.

Si vous avez une solide compréhension des mathématiques et de la programmation, l’auteur, Joel Grus, vous aidera à vous familiariser avec les mathématiques et les statistiques qui sont au coeur de la data science, ainsi qu’avec les compétences informatiques nécessaires pour devenir data scientist. Les données abondantes d’aujourd’hui renferment les réponses à des questions que personne n’a encore posées. Ce livre vous montrera comment trouver ces réponses.

La deuxième édition, révisée et enrichie, de ce livre comporte des codes et des exemples entièrement réécrits en Python 3.6 et inclut de nouveaux chapitres sur l’apprentissage profond, les statistiques et le traitement du langage naturel.

Notre avis de Data Science par la pratique: Fondamentaux avec Python

Ce livre est un véritable joyau pour les amateurs de science des données. Il nous plonge dans les profondeurs de la compréhension de cette matière complexe, en utilisant un langage clair et concis pour nous guider à travers les fondamentaux de Python.

L'auteur a su créer un univers captivant, où les concepts sont décrits de manière à ce que même les lecteurs les plus novices puissent les saisir. Les mots sont choisis avec soin pour décrire les thèmes abordés, donnant vie à chaque page. Les personnages sont habilement décrits, leur évolution suivie avec attention, nous permettant de nous identifier à eux et de ressentir les défis qu'ils rencontrent.

Le style d'écriture est enivrant, nous invitant à poursuivre notre lecture jusqu'à la dernière page. Les thèmes abordés sont délicatement dépeints, nous emmenant sur un voyage à travers les méandres de la science des données. L'observateur extérieur nous offre un regard sur les événements, nous permettant de les apprécier sous un angle différent.

"Data Science par la pratique: Fondamentaux avec Python" est un livre qui tient en haleine, qui éveille notre curiosité et nous invite à plonger dans les méandres de la science des données. Je le recommande vivement à tous les amateurs de science des données, qu'ils soient débutants ou expérimentés.

Le mot de la fin​

La data science est un sujet passionnant qui peut sembler intimidant pour certains, mais ne vous inquiétez pas, c’est plus amusant que vous ne le pensez !

Imaginez pouvoir découvrir des insights cachés dans des quantités énormes de données, et pouvoir les utiliser pour prendre des décisions plus informées et plus judicieuses. C’est là où la data science entre en jeu.

Et pour ceux qui s’inquiètent de la complexité de la data science, ne vous inquiétez pas. Il existe de nombreux outils et ressources pour vous aider à apprendre les bases et à vous familiariser avec les concepts fondamentaux. Et une fois que vous avez compris les bases, vous pourrez explorer les techniques les plus avancées et découvrir comment elles peuvent être utilisées pour résoudre des problèmes complexes.

L’un des aspects les plus amusants de la data science est la possibilité de visualiser les données de différentes manières. Vous pouvez utiliser des graphiques, des tableaux et même des visualisations en 3D pour représenter les données et les insights que vous avez découverts.

Enfin, la data science est un domaine en constante évolution, ce qui signifie qu’il y a toujours de nouvelles techniques et de nouveaux outils à explorer. C’est un domaine passionnant qui offre de nombreuses opportunités pour ceux qui souhaitent se spécialiser dans ce domaine.

La data science est un sujet passionnant qui peut sembler intimidant, mais qui est en réalité plus amusant et plus accessible que vous ne le pensez.

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