Après avoir abordé les différents champs de la data science, nous pouvons maintenant introduire à quelques outils et méthodes plus avancés qui correspondent à des aspects plus à la pointe du travail du data scientist. Cette partie évoquera ainsi les infrastructures modernes de traitement de la donnée, les grands paradigmes concernant les méthodes de travail ou les outils à l’état de l’art pour gagner en efficacité ou améliorer la valorisation d’un projet.

Author

Lino Galiana

Published

October 14, 2020

Les parties précédentes étaient très tournées sur l’acquisition de compétences minimales dans chaque domaine de l’analyse de données. Cette partie propose des éléments plus avancés mais plus représentatifs du travail quotidien du data scientist. Cette partie présente la manière dont Python peut être utilisé dans une architecture moderne de type cloud. Elle illustre la manière dont Python peut servir de couteau-suisse faisant l’interface entre différents langages plus efficaces ou plusieurs types de données.

Cette partie est en cours de construction et présentera les éléments suivants :

Contenu de la partie

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Citation

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For attribution, please cite this work as:
Galiana, Lino. 2023. Python Pour La Data Science. https://doi.org/10.5281/zenodo.8229676.