[PYTHON] Livres sur la science des données à lire en 2020

Cet article a été publié par Przemek Chojecki en novembre 2019, «[Data Science Books you should read in 2020](https: // versdatascience. com / data-science-books-you-should-read-in-2020-358f70e1d9b2) »est une traduction japonaise. Cet article est publié avec l'autorisation de l'auteur original.

La science des données est sans doute l'un des marchés les plus en vogue actuellement. Presque toutes les entreprises recherchent ou envisagent un emploi en science des données.

C'est donc le moment idéal pour devenir data scientist. Ou si vous êtes déjà un data scientist et que vous souhaitez être promu à un poste de direction, c'est le moment idéal pour perfectionner vos compétences.

Cet article couvre certains des livres les plus populaires sur la science des données.

Niveau d'introduction

Si vous venez de commencer votre aventure de science des données, essayez-la!

La science des données à partir de zéro Comme vous pouvez le voir, il s'agit d'une introduction à la science des données pour les débutants. Vous n'avez pas besoin de connaître Python pour commencer. ** * Traduction: La traduction japonaise est [Data Science Starting from Zero-Basics and Practices Learned with Python](https://www.amazon.co.jp/%E3%82%BC%E3%83%AD%E3] % 81% 8B% E3% 82% 89% E3% 81% AF% E3% 81% 98% E3% 82% 81% E3% 82% 8B% E3% 83% 87% E3% 83% BC% E3% 82 % BF% E3% 82% B5% E3% 82% A4% E3% 82% A8% E3% 83% B3% E3% 82% B9-% E2% 80% 95Python% E3% 81% A7% E5% AD% A6% E3% 81% B6% E5% 9F% BA% E6% 9C% AC% E3% 81% A8% E5% AE% 9F% E8% B7% B5-Joel-Grus / dp / 4873117860) **

Si vous êtes un débutant complet mais que vous souhaitez en savoir plus sur l'apprentissage automatique, [Introduction à l'apprentissage automatique avec Python](https://www.amazon.com/gp/product/1449369413/ref=as_li_tl?ie= UTF8 & camp = 1789 & creative = 9325 & creativeASIN = 1449369413 & linkCode = as2 & tag = petacrunch-20 & linkId = 8669cacfe298d25c2832d9062642dd44) est un livre recommandé. Ce livre ne suppose pas non plus que vous connaissez Python. ** Traduction: la traduction japonaise est [L'apprentissage automatique commençant par Python](https://www.amazon.co.jp/Python%E3%81%A7%E3%81%AF%E3%81%98%E3%82 % 81% E3% 82% 8B% E6% A9% 9F% E6% A2% B0% E5% AD% A6% E7% BF% 92-% E2% 80% 95scikit-learn% E3% 81% A7% E5% AD% A6% E3% 81% B6% E7% 89% B9% E5% BE% B4% E9% 87% 8F% E3% 82% A8% E3% 83% B3% E3% 82% B8% E3% 83% 8B% E3% 82% A2% E3% 83% AA% E3% 83% B3% E3% 82% B0% E3% 81% A8% E6% A9% 9F% E6% A2% B0% E5% AD% A6% E7% BF% 92% E3% 81% AE% E5% 9F% BA% E7% A4% 8E-Andreas-C-Muller / dp / 4873117984) **

Niveau intermédiaire

Si vous avez déjà lu un ou deux livres sur la science des données, avez réalisé un ou deux projets vous-même et êtes un peu habitué à travailler avec des données, ce livre vous aidera à grandir.

Python pour l'analyse des données C'est parfait pour se familiariser avec les bibliothèques Python standard comme celle-ci. C'est un livre qui part d'un endroit qui vous rappelle le fonctionnement de Python et se termine dans un seul livre.

** Traduction: la traduction japonaise est Introduction à l'analyse de données avec Python **

Manuel de la science des données Python Une bonne introduction à toutes les bibliothèques Python standard, y compris Matplotlib et Scikit-learn.

** Traduction: la traduction en japonais est Python Data Science Handbook **

Apprentissage automatique de Python Entre les niveaux de la maison. Convient aux professionnels et au niveau intermédiaire et supérieur. Il commence lentement et touche même les dernières informations sur l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond. Jetez un œil à ceci!

** Traduction: la traduction en japonais est [Python Machine Learning Programming](https://www.amazon.co.jp/Python-%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7% BF% 92% E3% 83% 97% E3% 83% AD% E3% 82% B0% E3% 83% A9% E3% 83% 9F% E3% 83% B3% E3% 82% B0-% E9% 81 % 94% E4% BA% BA% E3% 83% 87% E3% 83% BC% E3% 82% BF% E3% 82% B5% E3% 82% A4% E3% 82% A8% E3% 83% B3 % E3% 83% 86% E3% 82% A3% E3% 82% B9% E3% 83% 88% E3% 81% AB% E3% 82% 88% E3% 82% 8B% E7% 90% 86% E8 % AB% 96% E3% 81% A8% E5% AE% 9F% E8% B7% B5-impress-gear / dp / 4295003379 / ref = pd_aw_sbs_14_1 / 356-4626260-1375150? _Encoding = UTF8 & pd_rd_i = 4295003379 & pd_rd_i = 4295003379 & pd_rd_rd -4697-b334-fe8e28c202a4 & pd_rd_w = eFfzR & pd_rd_wg = dhEE4 & pf_rd_p = aeee4cf9-9af8-43b4-b05c-0ae7c82d9d5e & pf_rd_r = EV30J76MT & pf_rd_r = PSR407MT & pf_rd_r = EV30JTESTE

Python for Finance Doit lire si vous êtes intéressé. Il se concentre sur la façon d'analyser les marchés financiers à l'aide d'outils de science des données, et il en existe de nombreux exemples. C'est très pratique et adapté aux personnes qui ne travaillent pas quotidiennement dans la finance.

** Traduction: la traduction en japonais est [Finance with Python](https://www.amazon.co.jp/Python%E3%81%AB%E3%82%88%E3%82%8B%E3%83% 95% E3% 82% A1% E3% 82% A4% E3% 83% 8A% E3% 83% B3% E3% 82% B9-% E2% 80% 95% E3% 83% 87% E3% 83% BC % E3% 82% BF% E9% A7% 86% E5% 8B% 95% E5% 9E% 8B% E3% 82% A2% E3% 83% 97% E3% 83% AD% E3% 83% BC% E3 % 83% 81% E3% 81% AB% E5% 90% 91% E3% 81% 91% E3% 81% A6-% E3% 82% AA% E3% 83% A9% E3% 82% A4% E3% 83% AA% E3% 83% BC% E3% 83% BB% E3% 82% B8% E3% 83% A3% E3% 83% 91% E3% 83% B3-Yves-Hilpisch / dp / 4873118905 / ref = pd_sbs_14_t_0 / 356-4626260-1375150? _encoding = UTF8 & pd_rd_i = 4873118905 & pd_rd_r = 25e23290-63ee-49ec-8264-5dbbbd1e044e & pd_rd_w = IS3AS & pd_rd_wg = uqGB1 & pf_rd_p = ca22fd73-0f1e-4b39-9917-c84a20b3f3a8 & pf_rd_r = 309AE2AAF53MH3VCP4RF & psc = 1 & refRID = 309AE2AAF53MH3VCP4RF) **

Niveau expert

À l'approche du niveau professionnel, il est souvent plus significatif de lire réellement un article scientifique que de lire un livre. Cependant, pour aller au-delà des statistiques traditionnelles, apprendre l'apprentissage profond, ce livre commence lentement dans la solution, fournit un code très pratique et prêt à l'emploi, et dans l'utilisation de l'apprentissage profond. Nous fournissons un certain nombre de conseils utiles. Il est également temps de mettre en œuvre. Voici trois grands livres de référence actuellement standard:

Apprentissage en profondeur avec Python Écrit par le créateur de Keras, l'une des bibliothèques d'apprentissage automatique les plus populaires. C'est une lecture incontournable pour l'apprentissage en profondeur.

** Traduction: la traduction japonaise est [Deep Learning avec Python et Keras](https://www.amazon.co.jp/Python%E3%81%A8Keras%E3%81%AB%E3%82%88%E3 % 82% 8B% E3% 83% 87% E3% 82% A3% E3% 83% BC% E3% 83% 97% E3% 83% A9% E3% 83% BC% E3% 83% 8B% E3% 83 % B3% E3% 82% B0-François-Chollet / dp / 4839964262) **

Apprentissage en profondeur Un excellent livre de référence. Il ne contient pas beaucoup de code, mais il vous donne un aperçu approfondi de la manière de résoudre les problèmes d'apprentissage automatique: écrit par un pionnier de l'apprentissage profond.

** Traduction: la traduction japonaise est [Deep Learning](https://www.amazon.co.jp/%E6%B7%B1%E5%B1%A4%E5%AD%A6%E7%BF%92- Ian-Goodfellow / dp / 4048930621 / ref = as_li_ss_tl? Ie = UTF8 & qid = 1530541848 & sr = 8-2 & mots-clés =% E6% B7% B1% E5% B1% A4% E5% AD% A6% E7% BF% 92 & linkCode = sl1 & tag = cfi -22 & linkId = 29c8b4e142d8d7434b5b54080a142a1c) **

Si vous êtes intéressé par les mathématiques, [Apprentissage automatique: une perspective probabiliste](https://www.amazon.com/gp/product/0262018020/ref=as_li_tl?ie=UTF8&camp=1789&creative=9325&creativeASIN=0262018020-linkCode=as2&tag=petacrunch 20 & linkId = a52c63d00ba9f01f29e1db95d6b4c171) Je pense que vous l'aimez beaucoup. C'est un chef-d'œuvre qui couvre les mathématiques derrière toutes les méthodes d'apprentissage automatique. Vous ne pouvez probablement pas tout lire en même temps, mais c'est une excellente référence pour la recherche sur l'apprentissage automatique.

** Traduction: traduction japonaise inconnue **

en conclusion

C'est tout!

Si vous trouvez cet article intéressant, jetez un œil à mes autres articles sur la façon de devenir un data scientist.

** Traduction: "Recommandations sur les livres et les cours de science des données" a été supprimé car le lien ne peut pas être ignoré de l'œuvre d'origine **

Coopération de traduction

Original Author: Przemek Chojecki Thank you for letting us share your knowledge!

Cet article a été publié avec la coopération des personnes suivantes. Merci encore. Sélecteur: yumika tomita Traducteur: @ satosansato3 Auditeur: @nyorochan Éditeur: @aoharu

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