Les meilleurs livres Data Science
28 livres et 35 critiques, dernière mise à jour le 30 décembre 2023 , note moyenne : 4.2
Livres en français
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- Data science - Cours et exercices
- Apprentissage artificiel - Deep learning, concepts et algorithmes
- Deep Learning avec TensorFlow - Mise en oeuvre et cas concrets
- Machine Learning avec Scikit-Learn - Mise en oeuvre et cas concrets
- Big Data et Machine Learning - Les concepts et les outils de la data science
- Data Scientist et langage R - Guide d'autoformation à l'exploitation des Big Data
- Recherche d'information - Applications, modèles et algorithmes — data mining, décisionnel et big data
- Apprentissage machine - De la théorie à la pratique - Concepts fondamentaux en Machine Learning
- Recherche d'information - Applications, modèles et algorithmes
- Apprentissage artificiel - Concepts et algorithmes
- Réseaux de neurones - Méthodologie et applications
- Réseaux bayesiens
- Apprentissage statistique - Réseaux de neurones - Cartes topologiques - Machines à vecteurs supports
Livres en anglais
- Telling Stories with Data - With Applications in R
- Machine Learning for Engineers
- A First Course in Random Matrix Theory - For physicists, engineers and data scientists
- Foundations of Data Science
- Optimization for Data Analysis
- Clustering - Theoretical and Practical Aspects
- Operations Research - Introduction to Models and Methods
- Interactive Dashboards and Data Apps with Plotly and Dash - Harness the power of a fully fledged frontend web framework in Python — no JavaScript required
- Hands-On Unsupervised Learning Using Python - How to Build Applied Machine Learning Solutions from Unlabeled Data
- Natural Language Processing with PyTorch - Build Intelligent Language Applications Using Deep Learning
- Data Visualization - Charts, Maps, and Interactive Graphics
- Elements of Causal Inference - Foundations and Learning Algorithms
- Machine Learning for Data Streams - With Practical Examples in MOA
- Natural Language Processing with Python