L'essentiel de la science des données : Python, Numpy, Pandas et Scikit-learn
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Couvre Python définit les opérations, y compris la création, la modification et la comparaison, ainsi que les opérations définies comme l'union et l'intersection.
Couvre les outils de science des données, Hadoop, Spark, les écosystèmes des lacs de données, le théorème CAP, le traitement par lots vs. flux, HDFS, Hive, Parquet, ORC, et l'architecture MapReduce.
Explore les fondamentaux de régression logistique, y compris les fonctions de coût, la régularisation et les limites de classification, avec des exemples pratiques utilisant scikit-learn.
Couvre les cadres de données Spark, les collections distribuées de données organisées en colonnes nommées, et les avantages de les utiliser sur les DDR.
Se concentre sur les fonctions avancées de pandas pour la manipulation, l'exploration et la visualisation des données avec Python, en soulignant l'importance de la compréhension et de la préparation des données.
Couvre les outils collaboratifs de science des données, les concepts de big data, Spark, et le traitement du flux de données, avec des conseils pour le projet final.
