La science des données est sans aucun doute l’un des choix de carrière les plus en vogue actuellement. Les entreprises (dont beaucoup ont des départements de science des données) recrutent des Data Scientist partout dans le monde. Devenir Data Scientist, c’est aussi une opportunité d’affiner votre expertise si vous êtes déjà statisticien et que vous souhaitez gravir les échelons. Cet article aborde les livres de science des données les plus populaires, que vous soyez expert… ou débutant !
Compilation des livres de science des données que vous devriez commencer à lire en 2022
Niveau débutant en science des données
Si vous commencez tout juste votre quête sur la science des données, vous pouvez consulter tous ces livres :
- Le livre Data Science from scratch : Dans le livre Data Science from Scratch, les concepts sont présentés aux apprenants peu familiers de la science des données. Vous n’avez même pas besoin de connaître Python pour commencer. C’est un très bon livre pour les néophytes.
- Introduction à l’apprentissage automatique avec Python : Si vous êtes prêt à apprendre l’apprentissage automatique à partir d’un niveau novice et que vous êtes impatient d’en savoir plus, ce livre intitulé “Introduction to Machine Learning with Python” est un excellent choix. Gardez à l’esprit qu’il n’est pas nécessaire que vous connaissiez déjà Python.
- How to Become a Data Scientist : Ensuite, pour devenir un scientifique de données suffisamment qualifié, vous pouvez jeter un coup d’œil à : How to Become a Data Scientist, qui présente un guide complet, étape par étape, de l’ensemble de la procédure. Ce livre vous informera : ce qui est nécessaire pour décrocher votre premier emploi en tant que data scientist, quelles compétences vous devez acquérir, ce que vous devez démontrer lors d’un entretien d’embauche, et bien plus encore.
Niveau intermédiaire en Data Science
Si vous avez lu 1 ou 2 livres de Data Science, et si vous avez vous-même effectué quelques missions de data science et que vous avez maintenant l’habitude de traiter des données, voici des livres qui approfondiront vos connaissances en Data Science.
- Python for Data Analysis suggère l’utilisation de NumPy et de pandas. De plus, Python for Data Analysis est une ressource merveilleuse que les scientifiques de données avertis peuvent apprécier. Il donne un aperçu approprié de Python et décrit le fonctionnement du langage.
- Le Python Data Science Handbook est un guide parfait pour toutes les bibliothèques Python standard. La bibliothèque Pandas, la bibliothèque Scikit-Learn et la bibliothèque mathématique NumPy sont fortement recommandées. Ce manuel détaillé fournira aux data scientists et aux data miners des méthodes actives pour traiter les données. Les spécialistes des données apprécieront l’inclusion de nombreuses illustrations, la clarification concise des algorithmes qui sous-tendent chaque processus et les outils disponibles sur le site Web d’accompagnement. Il s’agit sans conteste de la seule ressource détaillée et actualisée pour le calcul scientifique en Python.
Vous apprendrez à utiliser les outils suivants :
Jupyter et iPython : ce sont des frameworks dans lesquels Python peut être utilisé pour le traitement des données.
Numpy : nécessite la construction d’un tableau de données dense et efficace pour le traitement des données en Python.
Pandas combine des vecteurs robustes avec le DataFrame pour analyser et récupérer des données étiquetées/colonnes en Python.
Matplotlib est une bibliothèque de traçage en Python qui fournit des fonctionnalités polyvalentes dans les tracés et les visualisations de données.
Scikit-learn : une bibliothèque d’apprentissage automatique populaire pour Python qui offre des algorithmes d’apprentissage automatique trop compliqués avec des implémentations très efficaces.
Le livre Python Machine Learning se situe quelque part entre les étapes intermédiaires et avancées du machine learning. Il s’adresse à toutes les personnes qui sont des spécialistes dans ce domaine et à celles qui ne le sont pas. Il commence par une introduction douce au machine learning et au deep learning, puis passe à des méthodes plus avancées. Un livre fantastique !
Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow (2e édition) est une mine d’or pour obtenir plus de résultats ! Ce livre aborde toutes les bases (processus de classification, réduction de la dimensionnalité) et aborde même les réseaux neuronaux et l’apprentissage profond.
Livre Python for Finance : Si vous vous intéressez à la finance et à la science des données, Python for Finance est une lecture essentielle. L’ouvrage met l’accent sur l’utilisation de ces méthodes de science des données pour évaluer les marchés financiers, et plusieurs excellents exemples le démontrent. Il s’agit d’un produit incroyablement réaliste qui s’adresse souvent à ceux qui ne travaillent pas régulièrement dans la finance.
Niveau expert en science des données
Pour ceux qui ont un peu plus d’expérience en matière de science des données, nous vous conseillons de lire de nombreux articles de recherche scientifique plutôt que de lire des livres. Vous retrouverez d’ailleurs de nombreux articles data sur notre blog !
Merci pour votre lecture ! Si vous souhaitez lire nos prochains articles autour de la Data Science
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