Python a été publié pour la première fois en 1991, il existe donc depuis longtemps. Cependant, il a acquis une grande partie de sa popularité ces dernières années. L'utilisation de Python dans la science des données a été le facteur le plus influent de sa prolifération.
Selon l'indice de popularité du langage de programmation (indice PYPL), Python est actuellement le langage le plus populaire et il a le plus augmenté au cours des 5 dernières années. L'index PYPL est créé en analysant la fréquence à laquelle les didacticiels linguistiques sont recherchés sur Google.
Il y a deux raisons principales pour lesquelles Python est le langage préféré des aspirants scientifiques des données et des personnes qui travaillent dans le domaine de la science des données.
La première est que Python est facile à apprendre. Sa syntaxe est claire, intuitive et très lisible. Étant donné que des personnes issues de divers horizons techniques et non techniques travaillent dans l'écosystème de la science des données, un langage de programmation qui n'est pas difficile à apprendre sera probablement leur premier choix.
La deuxième raison est les nombreuses bibliothèques Python extrêmement utiles. Ces bibliothèques simplifient et accélèrent la plupart des tâches en science des données, du nettoyage des données à la création de modèles d'apprentissage automatique. Si vous souhaitez en savoir plus sur ces bibliothèques, je vous recommande vivement de lire cet article sur les 15 meilleures bibliothèques Python pour la science des données.
Si vous souhaitez en savoir plus sur ce que font les scientifiques des données et sur leur utilisation de Python, voici un excellent article qui répond à ces questions en détail.
Le moyen le plus efficace d'apprendre Python, ou tout autre langage de programmation ou outil logiciel, consiste à suivre des cours interactifs en ligne. Ils permettent de pratiquer tout en expliquant des sujets et des concepts. Cette combinaison est fondamentale pour l'apprentissage.
Les livres de science des données peuvent être utilisés comme matériel d'apprentissage complémentaire aux cours en ligne. Jusqu'à présent, deux articles sur les meilleurs livres Python ont été publiés sur le blog LearnPyhon.com :The Best Python Books et The Best Python Books, Part 2.
Dans cet article, nous nous concentrons sur les meilleurs livres Python pour la science des données. En tant que scientifique des données qui l'apprend activement depuis plus de 3 ans, j'ai fait mes sélections en fonction de ma propre expérience et de ce que j'ai appris de la communauté des sciences des données.
Chaque titre de livre est lié à sa page Amazon afin que vous puissiez le trouver facilement. Il est important de noter qu'Amazon n'a eu aucun impact sur la sélection et que nous ne recevons aucune compensation pour les liens vers les listes Amazon.
1. "Python pour la science des données pour les nuls" par John Paul Mueller et Luca Massaron
Il s'agit d'un livre d'introduction qui vous aide à démarrer votre parcours de science des données en Python. Il commence par expliquer la relation étroite entre Python et la science des données. L'auteur explique également les avantages d'utiliser Python pour apprendre la science des données.
Il y a un chapitre qui passe en revue les bases de Python, ce qui est très utile si vous débutez avec Python et la programmation. Pour cette raison, tout devrait bien se passer même si vous n'avez aucune expérience préalable avec Python.
Ensuite, plusieurs chapitres expliquent comment nettoyer, manipuler et organiser les données. Vous aurez également l'occasion d'en apprendre davantage sur la visualisation de données avec Matplotlib.
Le livre comprend également des chapitres sur l'analyse des données et l'apprentissage automatique.
2. "Python Data Science Handbook:Essential Tools for Working with Data" par Jake VanderPlas
Ce livre de science des données couvre les tâches les plus courantes telles que la manipulation de données, la visualisation de données et l'apprentissage automatique. L'auteur, directeur des logiciels ouverts à l'eScience Institute de l'Université de Washington, explique clairement les sujets et les concepts en fournissant des exemples approfondis. Vous aurez l'opportunité d'étudier les bibliothèques Python les plus utilisées en science des données :NumPy, Pandas, Matplotlib et Scikit-Learn.
Si vous débutez dans la science des données et ces bibliothèques, je vous suggère de commencer par un livre plus adapté aux débutants. Ce livre peut être votre deuxième ou troisième, car il passe rapidement à des tâches plus complexes telles que la diffusion de tableaux, les opérations vectorisées, la personnalisation des tracés, etc. Cependant, une fois que vous maîtrisez les bases, ce livre de science des données est une excellente ressource pour apprendre les fonctionnalités avancées des bibliothèques de science des données Python.
3. "La science des données à partir de zéro :premiers principes avec Python" par Joel Grus
Ce livre sur la science des données de Joel Grus, ingénieur logiciel et scientifique des données, est une excellente ressource pour comprendre les algorithmes fondamentaux utilisés en science des données.
Nous utilisons parfois des algorithmes sans avoir une compréhension complète de leur fonctionnement. Les bibliothèques permettent d'implémenter des algorithmes couramment utilisés avec quelques lignes de code, ce qui est très bien car cela nous évite d'écrire plusieurs lignes de code.
Cependant, nous devons également savoir ce qui se passe sous le capot. Ce livre montre comment implémenter de tels algorithmes à partir de zéro, ce qui est très utile pour les comprendre. Il vous aide également à connaître les avantages et les inconvénients des algorithmes.
La création de modèle est un processus itératif qui nécessite d'évaluer, d'ajuster et d'ajuster votre modèle plusieurs fois. Par conséquent, il est très important d'avoir une bonne compréhension de ces algorithmes pour effectuer une évaluation robuste et précise. Ce livre contient des sections sur la descente de gradient, la régression linéaire et les arbres de décision, ainsi que d'autres algorithmes utilisés par les scientifiques des données pour créer des modèles d'apprentissage automatique. Il comporte également des sections sur l'algèbre linéaire, les statistiques et les probabilités, qui sont essentielles pour la science des données.
4. "Introduction à l'apprentissage automatique avec Python :un guide pour les scientifiques des données" par Andreas C. Müller et Sarah Guido
L'apprentissage automatique est un sous-domaine de la science des données avec un large éventail d'applications telles que la prévision de la demande, la maintenance prédictive, l'optimisation des stocks dans le commerce de détail, la prédiction de l'attrition des clients, le marketing ciblé via la segmentation des clients et la classification des images, entre autres.
Dans ce livre de science des données, les auteurs expliquent les concepts fondamentaux et les applications de l'apprentissage automatique. Ils évaluent également les algorithmes d'apprentissage automatique couramment utilisés en fonction de leurs avantages et de leurs inconvénients.
Ce livre se concentre sur le côté pratique plutôt que de fournir des connaissances théoriques approfondies. Vous apprendrez les étapes nécessaires pour créer une application d'apprentissage automatique à l'aide de bibliothèques Python.
Vous trouverez également des informations très utiles sur l'évaluation et le réglage des paramètres. Ces activités nécessitent un effort substantiel dans la création de modèles d'apprentissage automatique, et vous devrez peut-être effectuer plusieurs essais avant que le modèle ne soit prêt à être déployé en production.
5. "Livre d'apprentissage en profondeur (série de calcul adaptatif et d'apprentissage automatique)" par Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville
Ce livre est une ressource exceptionnelle pour tous ceux qui envisagent de comprendre et d'effectuer l'apprentissage automatique ou l'apprentissage en profondeur. Selon Elon Musk, c'est le seul livre complet sur le sujet.
Il a été écrit par les pionniers dans le domaine de la science des données. D'une part, Ian Goodfellow est le créateur du réseau antagoniste génératif (GAN), un type de réseau de neurones principalement utilisé pour la modélisation générative.
Il est sûr de dire que ce n'est pas un livre adapté aux débutants, surtout si vous n'avez pas de formation technique. Il faut du temps pour absorber et comprendre les concepts expliqués dans le livre. Ils incluent la théorie des probabilités et de l'information, les algorithmes d'optimisation, les réseaux convolutifs et le traitement du langage naturel, entre autres.
Si vous envisagez de travailler avec l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur, vous devez avoir une compréhension approfondie des concepts abordés dans ce livre.
6. "Apprentissage profond avec Python" par François Chollet
L'auteur travaille actuellement comme chercheur chez Google. Il est le créateur de Keras, un cadre d'apprentissage en profondeur construit sur TensorFlow. Keras est largement utilisé par les praticiens de l'apprentissage profond et de l'apprentissage automatique.
En plus des informations conceptuelles et théoriques, le livre contient de nombreux exemples, ce qui est très utile pour le processus d'apprentissage. Il est conçu pour les praticiens novices et expérimentés en apprentissage automatique.
Après une introduction à l'apprentissage en profondeur, le livre couvre les applications courantes d'apprentissage en profondeur telles que la classification et la génération d'images, la prévision de séries chronologiques et la classification et la génération de textes.
Comparé au livre précédent, celui-ci est plus lourd côté pratique. Je recommande de lire les deux, car les connaissances théoriques sont tout aussi importantes que l'expérience pratique.
Complétez la pratique avec d'excellents livres sur la science des données
Les livres de science des données sont d'excellentes ressources pour apprendre. Mais ils ne remplacent pas les cours interactifs en ligne. Lors de l'apprentissage d'un outil ou d'un progiciel, ce qui rend l'apprentissage permanent et durable, c'est la pratique.
LearnPython.com propose plusieurs cours en ligne interactifs qui permettent de pratiquer tout en apprenant. La piste Python Basics est un bon début pour votre voyage avec Python. Si vous envisagez de travailler dans la science des données, vous devez ensuite suivre le parcours Python pour la science des données.
