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Data science : fondamentaux et études de cas: Machine Learning avec Python et R, by Michel Lutz Eric Biernat
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Détails sur le produit
Broché: 296 pages
Editeur : Eyrolles; Édition : 1 (1 octobre 2015)
Collection : Blanche
Langue : Français
ISBN-10: 2212142439
ISBN-13: 978-2212142433
Dimensions du produit:
23 x 1,7 x 19 cm
Moyenne des commentaires client :
3.6 étoiles sur 5
17 commentaires client
Classement des meilleures ventes d'Amazon:
78.769 en Livres (Voir les 100 premiers en Livres)
Ce livre est très intéressant pour commencer les datas sciences, mais il demande des prérequis en mathématiques et statistiques pour comprendre correctement les théories énoncées. De même les codes fournis n'ont que peu d’intérêt pour celui qui n'a pas de bonnes bases en R/python.Il faut donc acheter ce livre en connaissance de cause, je le vois plus comme une sorte de manuel rapide de référence que comme un livre qui va vous apprendre les data science de A à Z en partant de zéro. Attention donc à ne pas s'y tromper et à ne pas être déçu. Par contre celui qui sait un peu programmer et qui à des bases en algèbre linéaire ainsi qu'en proba et qui souhaite découvrir d'un point de vue un minimum théorique et formel le sujet devrait y trouver largement son compte.
En quoi consiste le travail quotidien d'un Data Scientist ?C'est ce que j'ai appris avec ce livre très complet qui expose à la fois la théorie de base (présentée simplement avec plein de références pour en savoir plus) et la pratique (quel langage choisir ?, par où commencer ?)Les deux auteurs nous entraînent dans leur sillage et nous font partager un monde alliant rigueur théorique et ruses de sioux pour combiner des algorithmes, valider les résultats d'un modèle ou combler les trous dans un jeu de données.Bon ils sont déjà loin devant mais on peut parier qu'ils vont susciter des vocations de Kaggle Masters avec ce livre !
Ce livre est préfacé par Yann LeCun, pape de l'intelligence artificielle ce qui est une caution rassurante. Avec de nombreux exemples en R et en Python, ce livre vous permet de progresser pas à pas dans l'étude des différents algorithmes de Machine Learning disponibles actuellement. Des explications claires permettent de mieux comprendre ce qui se passe sous le capot.
Le livre est très bien et les explications sont claires et précises. Ce livre est facile d'accès. Le seul bémol comme précisé dans la préface : pas de mention du Deep Learning. C'est donc une bonne introduction à la Datascience mais bien sûr il faudra se diriger vers d'autres ouvrages pour aller plus loin.
Ce livre résume très bien les algorithmes et méthodes fondamentales du machine Learning, sans pour autant dépasser dans le deep Learning car il ne parle pas des réseaux de neurones. Très facile à lire, pas besoin d'avoir des compétences poussées en mathématiques pour comprendre !
Ce livre comble effectivement un vide, le positionnement proposé est une très très bonne idée. Il présente à grands traits quelques méthodes utilisées dans le domaine de ce qui est appelé aujourd'hui "data sciences" et surtout les cas pratiques, issus de la carrière professionnelle des auteurs, point fort du livre (on n'est pas dans de l'académique désincarné). La présentation des méthodes est faite globalement avec un bon esprit : ce sont essentiellement les idées qui sont mises en avant. Attention cependant les auteurs n'ont pas pu s'empêcher de mettre des formules qui n'expliquent comme d'habitude pas grand chose, avec des notations pas super évidentes. Le code présenté a lui aussi ce même genre de défaut : il y a un mélange de parties pédagogiques claires, sympas et utiles, et de parties purement techniques (la partie qu'on peut retrouver tout(e) seul(e) en grattant dans notre coin, et qui n'est pas vraiment intéressante à lire, et en tout cas pas celle qui nous donné du recul). C'est un peu à nous de faire le tri. C'est pour ça que je n'ai pas mis cinq étoiles...Je recommande tout de même allègrement ce livre, ayant enfin pu faire le lien avec mon domaine (la mécanique), en retenant beaucoup d'idées que j'aurai plaisir à creuser (en peut aussi noter l'enthousiasme communicatif des auteurs, c'est toujours très agréable !) et ayant enfin compris le métier de "data scientist" au delà du buzz confus de tous les marketeux qui ne comprennent pas de quoi ils parlent.
Le contenu de ce livre est extrèmement riche, là dessus il n'y a rien à dire!Le style est abouti et on découvre quelques un des algorithmes de machine learning les plus courants avec des méthodes pour en analyser la précision. De plus l'auteur s'emploie à donner quelques exemples de transformation des données intéressants.Cependant je trouve que le livre est trop compliqué pour un bac+6 informatique, les formules mathématiques requièrent souvent un niveau très élevé en maths/stats pour être comprises, et les explications ne permettent pas de tout comprendre. J'ai essayé de retenir les idées principales mais cela n'a pas été possible à 100%. S'il faut déjà être data scientists pour tout comprendre, c'est dommage.Pour conclure, je dirai que c'est tout de même un bon livre à lire sans pour autant constituer un must-have sauf pour les purs data scientists. Cela donne une idée de la complexité de la data science, mais il faudra approfondir avec d'autres ouvrages un peu plus abordables pour un informaticien comme moi non expert en data science.
Je n'aime pas donner de mauvais commentaires. Mais dans le cas de ce livre, j'ai l'impression d'avoir été escroqué.Tout d'abord, ce livre a manifestement été bâclé. Il démarrait bien, pourtant, car il m'a fait sourire à plusieurs reprises. Car le début du livre est avant tout à propos de ce que le livre n'aborderait pas. Les lecteurs comprendront de quoi je parle. Pour ceux qui envisagent de l'acheter, sachez qu'il existe de bien meilleurs ouvrages.Ensuite, concernant le contenu du livre, il y a quelques trucs intéressants, mais on ne peut s’empêcher de constater que l'approche qu'on les auteurs de la Data Science est essentiellement statistique. Un livre pour futurs statisticiens donc. La data science, c'est bien plus que les statistiques. Bref je suis resté sur ma faim et j'ai trouvé mon bonheur dans d'autres ouvrages (pas en Français malheureusement). Je pense que le titre "Data Science" est clairement inapproprié dans le cas de ce livre.
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