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Data science pour l’agriculture et l’environnement - Méthodes et applications avec R et Python

Brun François, Makowski David, de Laboulaye Paul, Doutart Élodie, Duyme Florent, El Jabri Mohammed, Fauvel Kevin, Legris Maxime, Philibert Aurore, Piraux François, Termier Alexandre
Date de parution 16/03/2021
EAN: 9782340045774
Disponibilité Disponible chez l'éditeur
La data science a acquis une grande renommée dans de nombreux domaines mais son utilisation en agriculture et, plus largement dans les sciences environnementales, reste encore limitée. Ce manuel d’initiation vise à démocratiser l’usage de la data sci... Voir la description complète
Nom d'attributValeur d'attribut
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ÉditeurELLIPSES
Nombre de pages258
Langue du livreFrançais
AuteurBrun François, Makowski David, de Laboulaye Paul, Doutart Élodie, Duyme Florent, El Jabri Mohammed, Fauvel Kevin, Legris Maxime, Philibert Aurore, Piraux François, Termier Alexandre
FormatPaperback / softback
Type de produitLivre
Date de parution16/03/2021
Poids493 g
Dimensions (épaisseur x largeur x hauteur)1,40 x 19,00 x 24,00 cm
La data science a acquis une grande renommée dans de nombreux domaines mais son utilisation en agriculture et, plus largement dans les sciences environnementales, reste encore limitée. Ce manuel d’initiation vise à démocratiser l’usage de la data science pour des applications en lien avec l’agriculture et l’environnement.L’ouvrage couvre les principales méthodes couramment utilisées pour la prédiction, la classification et le partitionnement de données. Il comporte à la fois des explications détaillées du fonctionnement de chaque méthode, une description de codes R et Python permettant leur utilisation pratique, et des exemples d’applications concrètes en lien avec les sciences agricoles et environnementales.