Top 10 Livres à Lire pour Devenir Data Scientist Full Stack
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- čas přidán 17. 06. 2024
- Découvrez dans cette vidéo le top 10 des livres à lire pour devenir un·e data scientist full stack. Apprenez à maîtriser de l'extraction des données jusqu'à la mise en production avec des ouvrages choisis pour vous équiper à chaque étape de votre parcours en data science. Ces ressources sont parfaites pour les débutant·e·s comme pour les expert·e·s désireux·ses de consolider leurs connaissances.
Au programme de cette vidéo:
00:00 - Introduction
00:13 - Définition Full Stack data scientist
01:17 - Livres essentiels
01:45 - Livre 1
03:12 - Livre 2
04:18 - Livre 3
04:54 - Livre 4
04:58 - Livre 5
05:47 - Livre 6
06:32 - Livre 7
07:53 - Monde de la Mise en production
07:55 - Livre 8
08:48 - Livre 9
09:56 - Extraction de la donnée
10:05 - Livre 10
10:45 - Livre bonus 1
11:14 - Livre bonus 2
12:06 - Livre bonus 3
12:40 - Livre bonus 4
13:45 - Livre bonus 5
14:16 - Conclusion et abonnez-vous 🙂
#LeCoinStat #datascience #machinelearning
Liens affiliés pour acheter les livres :
Data Mining et Statistiques Décisionnelles" par Stéphane Tufféry:
bit.ly/CSbook1
"Introduction to Statistical Learning: with application in python"
bit.ly/CSbook2
"Introduction to Statistical Learning: with application in R”
bit.ly/CSbook3
"Element of statistical Learning" :
bit.ly/CSbook4
Probabilité, Analyse des Données et Statistique" de Gilbert Saporta:
bit.ly/CSbook5
"Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow" bit.ly/CSbook6
"Designing Machine Learning Systems" par Chip Huyen"
bit.ly/CSbook7
"Machine Learning Engineering in Action" par Ben Wilson:
bit.ly/CSbook9
"Fundamentals of Data Engineering" :
bit.ly/CSbook8
"Storytelling with Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals" de Cole Nussbaumer Knaflic
bit.ly/CSbook10
"Deep Learning with Python" par François Chollet :
bit.ly/CSbook11
"Deep Learning" par Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville :
bit.ly/CSbook12
"Generative Deep Learning: Teaching Machines to Paint, Write, Compose, and Play" de David Foster : bit.ly/CSbook13
"Natural Language Processing with Transformers: Building Language Applications with Hugging Face" par Lewis Tunstall, Leandro von Werra et Thomas Wolf : bit.ly/CSbook14
"The StatQuest Illustrated Guide to Machine Learning" :
bit.ly/CSbook15
Lien de téléchargement gratuit
"Introduction to Statistical Learning" : www.statlearning.com/
"Statistique Exploratoire Multidimensionnelle" par Ludovic Lebart, Alain Morineau et Marie Piron : horizon.documentation.ird.fr/...
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🚨 Liens pertinents 🚨
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Tous les liens vers les différents livres sont disponibles en description 😊 Que pensez-vous de la nouvelle vidéo?
Merci ☺️ c'est extrêmement instructif surtout venant de quelqu'un qui a de l'expérience. Nous gagnons du temps.👌👏
Super je t'aime ❤️ merciii, jeune data scientist en devenir qui s'inspire de toi
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
Excellent tu as présenté les meilleurs livres du domaine franchement j'adore ton profil, une ML ingénieur qui maitrise la théorie
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.
N’arrête jamais ce que tu fais. Tu maitrises l’art du partage de tes connaissances 💯.
Merci 🥰
Merci beaucoup experte ! Très belle vidéo 😍
je vous trouve séduisante et très simple pour une femme riche de savoir telle que vous , et surtout Africaine ! Toutes mes félicitations ; chapeau👍
Probabilité, Analyse des Données et Statistique" de Gilbert Saporta: est un xcellent livre. je confime.
Un grand merci pour cette liste et aussi pour le contenu de qualité,
Avec plaisir
Merci beaucoup pour le partage 👍🏼
C’est un plaisir Ousmane
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.
J'aime beaucoup ce que tu fais. Mon métier de rêve Data scientist
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
Merci beaucoup Natacha pour vos partages !!!
C'est juste top !!!!
Avec plaisir 😊
Merci Beaucoup Natacha you are the best 🎉
Thanks Fatou
Merci beaucoup Natacha
Excellent content as always.
Glad you enjoyed it
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+
Tu connais aussi le professeur RICO, waouww chapeau bas
Ses contenus m’ont aidé en école d’ingé
Merci bcp pour ces livres ❤
Avec plaisir
Merci !😀
De rien 😁
Respect!
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
C'est noté
✅😍✨ merci à vous !!
De rien
Merci beaucoup.
Avec plaisir
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.
Nice Rewiew!
Thanks!
Bonjour Natacha, personnellement j'ai eu à exploiter le livre fundamental of Data Engineering.
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
tu pourrais scanner la version française pour moi
Bonjour Natacha ! Merci beaucoup pour tes recommandations :) est-ce préférable de détenir la version papier ou numérique de ces livres ? Merci
Moi je préfère les livres papiers et les livres audio.
Deep learning de yoshua bengio c'est du super lourd, gros calibre
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
Liens affiliés pour acheter les livres :
Data Mining et Statistiques Décisionnelles" par Stéphane Tufféry:
bit.ly/CSbook1
Merci Natacha, juste qu'il manque les liens en description. ❤
Merci pour la remarque. Vous avez tous les liens en description maintenant
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
Je n’ai pas parlé de tous les livres dans cette vidéo Botaga. Merci pour cet ajout
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 je ne vois pas ces liens pour les livres. Merci
Tous les liens sont dans la description
Data Mining et Statistiques Décisionnelles" par Stéphane Tufféry:
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
On peut avoir leurs fichiers numériques ?
Vous avez tous les liens en description
@@LeCoinStatil y a rien en description pour le moment
@@LeCoinStat okay merci beaucoup
@@zerocaramel741les liens disponibles maintenant
@@LeCoinStatMerci
comment avoir ces livres etant en afrique?
Tous les liens sont en description
68 balles le livre , pour le moment je me contente de trois livres