Tu as malheuresement oublié "LANGAGE R ET STATISTIQUES" initialisation à l'analyse de données de MARIE VAUGOYEAU que tu avais invité une fois un dimanche
Merci bcp pour votre brillante presentation sur les livres de référence en data science. Si possible je souhaiterais voir sur votre chaine une présentation similaire la prochaine fois sur le repertoire des principaux sites en ligne de formation en data science dans le monde francophone à l'instar de Coursera, EDX, Datacamp pour le monde anglophone. Merci infinement pour votre engagement et détermination à partager les connaissances.
Très intéressant le contenu, vous faites un travail excellent! J'ai pas moins de 5 livres dans ma liste des livres à livre qui sont présentés dans la vidéos.
Tres interessant. Je suis statisticien et analyst de donnees depuis pres 20ans. Les livres 1 a 5 je les ai et ont ete tres important dans ma carriere. Mais ya deux livres que tu n a pas cite: predictive modeling de Max Kunh le meilleur de tous, ensuite Deep Learning with Python de francois chollet que tu as cite en bonus. Le livre de story telling cest un must pr mes etudiants. Merci pr les livre production car je ne les avait pas. Voici ma top list: 1) predictive modeling (max kuhn), 2) the element of statistical learning (Hattie et al) la version R et Theoric, 3) deep learning de francois chollet et ladption de celivre via python pr le data scientist 4) le livre de Lebart 5) Le livre de Gilbert (Saporta) 6) Le luvre de Tuffery. 7) Biostatistique de Bruno scherrer qui complete les livre de Sokhal et Rolf et ceux Zar. 8) Categorical data analysis de Alan Agresti , ya une version SAS. 9) le livre de francois hisson, julie josse sur statistoque avec r et FactomineR, ca reste du non supervise mais c est tres puissant en science sociale. 10) Le livre de Frank harell regression strategy un l un des plus equilibre , un must pr moi. Merci pr la partie production car ca permet de se mettre a jour sur les transformer et les generative
Bonsoir Natacha. Merci beaucoup pour ce live. Je me permets de demander ce que vous pourrez conseiller à un Data Analyst comme livres et autres ressources. Merci pour votre générosité
Tu as malheureusement oublié "LANGAGE R ET STATISTIQUES" initialisation à l'analyse de données de MARIE VAUGOYEAU que tu avais invité une fois un dimanche
Hello ! Pas mal cette liste et bravo pour ta chaîne! Les livres 1 et 4 j'avoue n'avoir jamais osé les acheter/ouvrir car j'ai malheureusement un biais de sélection en faveur des livres anglophones. Tous les autres je les ai sauf le Goodfellow, que je trouve indigeste à tel point que j'ai l'impression qu'il fait partie de ces fameux livres qu'on re-cite éternellement sans jamais les lire vraiment... En fait je me suis discipliné à fuir les livres qui sont affiliation-friendly ; ) A+
J'ai déjà lu storytelling with data, le statQuest, hands-on machine learning with scikit-learn keras & tensorflow. Donc il me reste 12 livres à ajouter à ma collection.
Bonjour cher Natacha, Je me permets de vous écrire pour solliciter un éclaircissement en ce qui concerne l’analyse des correspondances multiples. Ma question est la suivante: si l’éboulis des valeurs propres présente une décroissance tellement lente (très faible), le premier axe a 12,5%, le 2e 8,6%, le 3e 8%, le 4e 7,1% jusqu’au 21e. Car nous avons 28 modalités et 7 variables. En effet, l’histogramme ne fait pas apparaître un coude et le critère de kaiser renvoie 10 axes. Que faire dans ce cas ??? Merci d’avance pour votre réponse.
Un DataScientist n’est pas un développeur 😢 utiliser un terme de développement pour qualifier les compétences d’un DataScientist c’est pas une bonne idée (même si des recruteurs ont pu l’utiliser) et même dangereux dans la mesure où des personnes non initiés pourraient confondre les deux. Vent debout contre ce malheureux amalgame !!!!
Je suis complètement d’accord avec vous. J’avoue que j’ai moi-même hésité à utiliser ce terme. Le message central que je voulais faire passer, c’est le data scientist qui a en plus les compétences en développement logiciel et qui comprend la partie mise en production. Je pense aussi que les data scientists ne sont pas des développeurs.
Bonjour madame !! Je voudrais télécharger le document " statistiques exploratoire multidimensionnelle" (Data analytic) mais c'est payant aidez moi avec ce livre Madame
Hands on machine learning with scikit learning, keras ans tensorflow est l'un de mes livres préférés. Je l'ai en deux versions le français et l'anglais. L'anglais en pdf et le français en papier
Bonjour Natacha je suis content que vous ayez partager avec nous tous ces livres, j'étais à la recherche du premier est ce que vous pouvez me l'envoyer svp
Il y a quasi tout mais je trouve que tu aurais donner un peu plus pour le DE, manque encore le cloud, apache airflow et co, etre vraiment "data fullstack" c'est une belle galère a l'échelle
DE c’est un métier différent de DS. Dans la vidéo je parle uniquement de DS qui a les bases en déploiement et comprend l’ingénierie logiciel. Pour parler de DE il faut parler d’autres compétences
