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Python 3 et Machine Learning - Coffret de 2 livres : Théorie et pratique (2e édition)

CHAZALLET Sébastien, MATHIVET Virginie
Publication date 19/11/2025
EAN: 9782409051975
Availability Not yet published: 19/11/2025
Ces deux livres offrent au lecteur un maximum d’informations sur le langage Python pour le mettre en œuvre efficacement dans le machine learning. 1040 pages par nos experts.Des éléments complémentaires sont en téléchargement sur le site www.editions-... See full description
Attribute nameAttribute value
Common books attribute
PublisherENI
Page Count1040
Languagefr
AuthorCHAZALLET Sébastien, MATHIVET Virginie
FormatPaperback / softback
Product typeBook
Publication date19/11/2025
Weight1593 g
Dimensions (thickness x width x height)5.40 x 17.80 x 21.60 cm
Coffret de 2 livres : Théorie et pratique (2e édition)
Ces deux livres offrent au lecteur un maximum d’informations sur le langage Python pour le mettre en œuvre efficacement dans le machine learning. 1040 pages par nos experts.Des éléments complémentaires sont en téléchargement sur le site www.editions-eni.fr.Un livre de la collection Ressources Informatiques Python 3 - Les fondamentaux du langage (4e édition)Extrait du résumé : Ce livre sur les fondamentaux du langage Python 3 (ici en version 3.11) s'adresse à tout professionnel de l'informatique, ingénieur, étudiant (et particulièrement en BTS Services Informatiques Organisations), enseignant ou même autodidacte, qui souhaite maîtriser ce langage très abouti. Il détaille tout le cœur du langage et du traitement de données et ouvre des perspectives importantes sur tout ce que Python 3 permet de faire. Le livre est consacré à la branche 3 de Python et présente bien sûr les nouveautés apportées par la version 3.11. Toutefois, comme le langage Python 2 est encore très présent, lorsqu'elles existent, l'auteur présente les différences importantes avec la branche antérieure de Python...Un livre de la collection Expert IT Machine Learning - Implémentation en Python avec Scikit-learn (2e édition)Extrait du résumé : Ce livre présente à des personnes non Data Scientists, et sans connaissances particulières en mathématiques, la méthodologie du Machine Learning, ses concepts, ses principaux algorithmes et l’implémentation de ceux-ci en Python avec Scikit-learn...