PDF Ebook , by Joel Grus
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, by Joel Grus
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Actuellement disponible! , By Joel Grus comme l'un de la publication la plus désirée dans le monde entier. Le livre qui est pour les adultes et les adolescents aussi sont à venir. Tu aurais pu attendu sur ce livre pendant quelques minutes longues. Donc, c'est le bon moment pour l'obtenir. Ne jamais se amuser avec le moment plus longtemps, quand vous avez la possibilité d'acquérir ce livre, pourquoi devrait avoir du plaisir avec elle? Lorsque l'on regarde le titre de cette publication ici, vous voir directement sur cette page. Il va certainement vous situer à gagner beaucoup mieux le choix de passer en revue livre.
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Détails sur le produit
Format : Format Kindle
Taille du fichier : 9456 KB
Nombre de pages de l'édition imprimée : 307 pages
Editeur : Eyrolles; Édition : 1 (25 mai 2017)
Vendu par : Amazon Media EU S.Ã r.l.
Langue : Français
ASIN: B072PTRZSJ
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Word Wise: Non activé
Lecteur d’écran :
Pris en charge
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"popoverLabel": "Le texte de cet ebook peut être lu par des lecteurs d'écran populaires. Le texte descriptif pour les images (connu sous le nom de « texte ALT ») peut être lu à l'aide de l'application Kindle pour PC si l'éditeur l'a inclus. Si cet ebook contient d'autres types de contenu non textuels (par exemple, des tableaux ou des équations mathématiques), ce contenu ne peut actuellement pas être lu par les lecteurs d'écran.",
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Composition améliorée:
Activé
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Moyenne des commentaires client :
2.9 étoiles sur 5
4 commentaires client
Classement des meilleures ventes d'Amazon:
n°36.224 dans la Boutique Kindle (Voir le Top 100 dans la Boutique Kindle)
J'ai acheté cette édition française de "Data Science from Scratch" en me disant qu'une traduction de chez Eyrolles était de qualité. C'est très loin de la qualité des ouvrages d'il ya quelques années. Il y a des erreurs de typo et de traduction partout. Quelques exemples parmi d'autres dans les 100 premières pages :- p6 : je ne connais pas la structure for for- p10 : des indentations de 2 et 4 espaces dans la même fonction- p44 : // n'est pas l'instruction pour un commentaire en python (mauvaise couleur, celle associée aux commentaires)- p74 : le théorème de Bayes écrit de deux manières différentes. Le soucis est que les crochets manquent la deuxième fois- p93 : la distribution bêta(20,0) est une distribution pour laquelle la pièce tombe 20 fois sur face et 0 fois sur pile. La pièce est définie dans le livre comme équilibrée (50% pile, 50% face). La bonne distribution est bêta(20,20).- p93 : valeur centrée sur 1,66 dans le texte sachant qu'à la page précédente on nous explique que l'intervalle est compris en 0 et 1.Il faut noter que toutes ces erreurs n'existent pas dans la version originale qui est 10 euros moins chère.
Bon ouvrage de référence. Donne une bonne vue d'ensemble Théorique et Pratique de la data science et des bases en python, ce qui permet ensuite de voler de ses propres ailes et se perfectionner dans le domaine. C'est mon ouvrage de référence.
Ceci est juste le commentaire d'un amateur . Ce livre est la traduction de Data Sience from Scratch. On apprend à exploiter correctement les possibilités du langage python dès les premières pages. Tuples dico listes ,'comprehension list' sont au rendez vous mais c'est surtout la manière de les utiliser qui est intéressante. Pour la Data scienc beaucoup d'aspecst sont abordés. Le livre est en python 2.7 mais cela n'est pas une gêne ,l'auteur à mis le code en python 3 sur github.Le seul bémol c'est le livre lui même. Au lieu d'utiliser un papier comparable à l'original , celui ci est sec et désagréable au touché ,le livre est collé et au bout de 2 jours on voit que la couverture à tendance à se détacher. Je possède l'original et il n'a pas bougé d'un iota. Eyrolles se moque de nous. Enfin ne boudons pas notre plaisir , le livre est en français ,et le traducteur est celui de Analyse de données en Python
par la pratique ? il n'y a aucun exemple concret transposable avec des vraies données, les différentes méthodes de data science sont mal expliquées, la régression logistique multiple est balayée alors que c'est une des plus importantes à mes yeux. Un livre sans intérêt. Il y a trop de python, de théorie mathématique et aucune méthode permettant de démarrer un projet en data science... bref passez votre chemin, ce livre ne fait pas le job.
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