20 livres pour être incollable en Data Science

La datascience est un domaine passionnant et en constante évolution. Pour rester à jour avec les dernières tendances et techniques, il est important de lire des livres de qualité sur le sujet. Dans cet article, nous avons compilé une liste des 20 meilleurs livres de datascience que tout aspirant scientifique des données devrait lire. Assurez-vous de ne pas manquer ces titres essentiels !

1. Introduction to Statistical Learning par Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, et Robert Tibshirani. (2013)

Ce livre est considéré comme l’un des meilleurs pour les débutants en datascience. Il explique les concepts de base de la statistique et de l’apprentissage automatique de manière claire et concise. Le livre est accompagné d’exemples pratiques et de problèmes résolus pour aider les lecteurs à comprendre les concepts.

2. Python for Data Analysis (3ème édition) par Wes McKinney. (2022)

Ce livre est un excellent guide pour apprendre à utiliser Python dans la datascience. Il couvre les bibliothèques populaires comme Pandas et NumPy et propose également des exemples pratiques pour les lecteurs.

3. Data Science from Scratch (2ème édition) par Joel Grus. (2019)

Ce livre est parfait pour ceux qui souhaitent apprendre la datascience à partir de zéro. Il couvre les concepts de base de la programmation, des statistiques et de l’apprentissage automatique en utilisant Python.

4. The Elements of Statistical Learning par Trevor Hastie, Robert Tibshirani, et Jerome Friedman. (2009)

Ce livre est considéré comme un incontournable pour ceux qui souhaitent approfondir leurs connaissances en apprentissage automatique et en statistique. Il couvre les concepts avancés en utilisant des exemples pratiques et des problèmes résolus.

5. Deep Learning par Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, et Aaron Courville. (2016)

Ce livre est idéal pour ceux qui souhaitent comprendre les techniques de deep learning en utilisant des réseaux de neurones. Il couvre les concepts de base en utilisant des exemples pratiques et des problèmes résolus.

6. Data Science for Business par Foster Provost et Tom Fawcett. (2013)

Ce livre est destiné aux professionnels de la datascience qui souhaitent comprendre comment la datascience peut être utilisée dans le monde des affaires. Il couvre les concepts de base et propose des exemples pratiques pour aider les lecteurs à comprendre les concepts.

7. Python Machine Learning par Sebastian Raschka. (2015)

Ce livre est idéal pour ceux qui souhaitent apprendre à utiliser Python pour l’apprentissage automatique. Il couvre les concepts de base et propose des exemples pratiques pour aider les lecteurs à comprendre les concepts.

8. Applied Predictive Modeling par Max Kuhn et Kjell Johnson. (2013)

Ce livre est destiné aux professionnels de la datascience qui souhaitent apprendre à créer des modèles de prédiction. Il couvre les concepts de base et propose des exemples pratiques pour aider les lecteurs à comprendre les concepts.

9. Data Smart par John W. Foreman. (2013)

Ce livre est destiné à ceux qui souhaitent apprendre la datascience en utilisant Excel. Il couvre les concepts de base et propose des exemples pratiques pour aider les lecteurs à comprendre les concepts.

10. Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow par Aurélien Géron, 2ème édition (2019)

Ce livre est idéal pour ceux qui souhaitent apprendre à utiliser Scikit-Learn et TensorFlow pour l’apprentissage automatique. Il couvre les concepts de base et propose des exemples pratiques pour aider les lecteurs à comprendre les concepts.

11. R for Data Science par Hadley Wickham et Garrett Grolemund. (2016)

Ce livre est un excellent guide pour apprendre à utiliser R dans la datascience. Il couvre les bibliothèques populaires comme ggplot2 et dplyr et propose également des exemples pratiques pour les lecteurs.

12. Doing Data Science par Cathy O’Neil et Rachel Schutt. (2013)

Ce livre est destiné aux professionnels de la datascience qui souhaitent comprendre comment la datascience est utilisée dans l’industrie. Il couvre les concepts de base et propose des exemples pratiques pour aider les lecteurs à comprendre les concepts.

13. Bayesian Data Analysis par Andrew Gelman, John B. Carlin, Hal S. Stern, et Donald B. Rubin. (2013)

Ce livre est un excellent guide pour comprendre les méthodes d’analyse bayésienne en datascience. Il couvre les concepts de base et propose des exemples pratiques pour aider les lecteurs à comprendre les concepts.

14. Pattern Recognition and Machine Learning par Christopher Bishop. (2006)

Ce livre est un incontournable pour ceux qui souhaitent comprendre les techniques d’apprentissage automatique en profondeur. Il couvre les concepts avancés en utilisant des exemples pratiques et des problèmes résolus.

15. Data Visualization with ggplot2 par Hadley Wickham. (2016)

Ce livre est idéal pour ceux qui souhaitent apprendre à visualiser les données en utilisant ggplot2 en R. Il couvre les concepts de base et propose des exemples pratiques pour aider les lecteurs à comprendre les concepts.

16. Python Data Science Handbook par Jake VanderPlas. (2016)

Ce livre est un excellent guide pour apprendre la datascience en utilisant Python. Il couvre les bibliothèques populaires comme NumPy, Pandas, et Matplotlib et propose également des exemples pratiques pour les lecteurs.

17. Data Science Handbook par Carl Shan, Henry Wang, et William Chen. (2017)

Ce livre est un excellent guide pour les professionnels de la datascience. Il couvre les concepts de base et propose des exemples pratiques pour aider les lecteurs à comprendre les concepts.

18. Machine Learning Yearning par Andrew Ng. (2018)

Ce livre est destiné aux professionnels de l’apprentissage automatique qui souhaitent améliorer leurs compétences. Il couvre les concepts avancés et propose des conseils pratiques pour aider les lecteurs à améliorer leurs modèles.

19. Data Science Handbook par Field Cady. (2019)

Ce livre est un excellent guide pour les débutants en datascience. Il couvre les concepts de base et propose des exemples pratiques pour aider les lecteurs à comprendre les concepts.

20. Python Machine Learning par Sebastian Raschka et Vahid Mirjalili. (2019)

Ce livre est idéal pour ceux qui souhaitent apprendre à utiliser Python pour l’apprentissage automatique. Il couvre les concepts de base et propose des exemples pratiques pour aider les lecteurs à comprendre les concepts.

Conclusion

La datascience est un domaine en constante évolution, et il est essentiel de rester à jour avec les dernières tendances et techniques. Ces 20 livres constituent une excellente ressource pour tous ceux qui souhaitent améliorer leurs compétences en datascience, que ce soit pour le travail ou simplement pour le plaisir. Nous espérons que cette liste vous sera utile dans votre parcours de datascience.