Les data sciences en 100 questions/réponses

#### Un livre à la fois théorique et pratique

Cet ouvrage a pour ambition de couvrir un large spectre du domaine des data
sciences. Il va plus loin qu'un simple tour sur les algorithmes
d'apprentissage automatique et s'attaque aux autres aspects, malheureusement
négligés mais fondamentaux pour tout data scientist :

* concepts généraux mais poussés, dont la maîtrise est indispensable ;
* algorithmes d'apprentissage automatique les plus connus ;
* aspects liés à l'exploration des données ;
* mesures de performances et d'autres métriques utilisées par les algorithmes ;
* différents concepts fondamentaux en mathématiques à connaître pour mieux explorer et comprendre les données ;
* notions importantes des big data ;
* études de cas pratiques en langage Python.

La première partie de ce livre est théorique et adopte un format
questions/réponses qui présente plusieurs avantages, dont la possibilité pour
le lecteur de lire distinctement chacune des questions pour parfaire son
savoir. Un autre point fort de cette structure est qu'elle incite à entrer
dans un dialogue. Ainsi, grâce aux questions posées, le lecteur est poussé
vers une réflexion où il confronte ses réponses à celles données par le livre.

La deuxième partie est pratique et propose deux exemples d'implémentation de
modèles d'apprentissage automatique. Vous y trouverez des codes écrits en
Python et un aperçu de différentes difficultés que peut rencontrer un
spécialiste lors de l'exercice de son métier.

#### À qui s'adresse cet ouvrage ?

Le présent ouvrage est adapté à toute personne ayant une certaine maîtrise de
la data science et du Machine Learning. Il aidera notamment à se rappeler des
concepts importants, mais suppose que le lecteur soit initié sur le sujet. Il
sera particulièrement utile à ceux qui veulent se préparer pour un concours,
un examen ou un entretien.