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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

  1. Apprentissage artificiel - Concepts et algorithmes : de Bayes et Hume au Deep Learning
  2. Data science - Cours et exercices
  3. Apprentissage artificiel - Deep learning, concepts et algorithmes
  4. Deep Learning avec TensorFlow - Mise en oeuvre et cas concrets
  5. Machine Learning avec Scikit-Learn - Mise en oeuvre et cas concrets
  6. Big Data et Machine Learning - Les concepts et les outils de la data science
  7. Data Scientist et langage R - Guide d'autoformation à l'exploitation des Big Data
  8. Recherche d'information - Applications, modèles et algorithmes — data mining, décisionnel et big data
  9. Apprentissage machine - De la théorie à la pratique - Concepts fondamentaux en Machine Learning
  10. Recherche d'information - Applications, modèles et algorithmes
  11. Apprentissage artificiel - Concepts et algorithmes
  12. Réseaux de neurones - Méthodologie et applications
  13. Réseaux bayesiens
  14. Apprentissage statistique - Réseaux de neurones - Cartes topologiques - Machines à vecteurs supports

Livres en anglais

  1. Telling Stories with Data - With Applications in R
  2. Machine Learning for Engineers
  3. A First Course in Random Matrix Theory - For physicists, engineers and data scientists
  4. Foundations of Data Science
  5. Optimization for Data Analysis
  6. Clustering - Theoretical and Practical Aspects
  7. Operations Research - Introduction to Models and Methods
  8. Interactive Dashboards and Data Apps with Plotly and Dash - Harness the power of a fully fledged frontend web framework in Python — no JavaScript required
  9. Hands-On Unsupervised Learning Using Python - How to Build Applied Machine Learning Solutions from Unlabeled Data
  10. Natural Language Processing with PyTorch - Build Intelligent Language Applications Using Deep Learning
  11. Data Visualization - Charts, Maps, and Interactive Graphics
  12. Elements of Causal Inference - Foundations and Learning Algorithms
  13. Machine Learning for Data Streams - With Practical Examples in MOA
  14. Natural Language Processing with Python
Critiques de livres
dourouc05
Responsable Qt & Livres

(21 livres)
snake264
Expert éminent sénior
(3 livres)
François DORIN
Expert éminent sénior
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Alp
Expert éminent sénior
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Rédacteur

(1 livre)
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Membre émérite
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Rédacteur / Modérateur

(1 livre)
khayyam90
Rédacteur

(1 livre)
Matthieu Brucher
Rédacteur

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nico-pyright(c)
Rédacteur

(1 livre)
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Rédactrice

(1 livre)
Vincent PETIT
Modérateur

(1 livre)
Mainteneurs de la page
dourouc05
Responsable Qt & Livres