Cours
« Théorie et pratique en Data Science»
« Théorie et pratique en Data Science»
Pour tout commentaire ou demande, contacter Frédéric Pennerath.
Support de cours :
- 1. Introduction
- 2. Le langage Python
- 3. Les outils Python
- 3bis. NoSQL
- 4. Moteurs de recherche d'information
- 5. Systèmes de recommandation
- 6. Topic modeling et word embeddingi
- 7. Analyse de réseaux
- 8. Recherche de motifs dans les données
- 9. Flux de données
- 10. Modèle du Big Data et Spark
Ressources liées au cours :
- Script d'installation des packages apt utiles au cours.
Fonctionne pour une distribution Ubuntu 16.04 (non testé pour les versions antérieures). - Tutoriel Numpy.
- Tutoriel Pandas.