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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Komentáře • 71

  • @LeCoinStat
    @LeCoinStat  Před měsícem +13

    Tous les liens vers les différents livres sont disponibles en description 😊 Que pensez-vous de la nouvelle vidéo?

    • @NouvelleJerusalem30
      @NouvelleJerusalem30 Před měsícem

      Merci ☺️ c'est extrêmement instructif surtout venant de quelqu'un qui a de l'expérience. Nous gagnons du temps.👌👏

    • @opendoors2468
      @opendoors2468 Před měsícem

      Super je t'aime ❤️ merciii, jeune data scientist en devenir qui s'inspire de toi

    • @botaga9879
      @botaga9879 Před měsícem

      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

    • @spider279
      @spider279 Před měsícem

      Excellent tu as présenté les meilleurs livres du domaine franchement j'adore ton profil, une ML ingénieur qui maitrise la théorie

  • @boubacaramaiga4408
    @boubacaramaiga4408 Před měsícem +2

    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.

  • @La8emMerveille
    @La8emMerveille Před měsícem +1

    N’arrête jamais ce que tu fais. Tu maitrises l’art du partage de tes connaissances 💯.

  • @user-vw8dp3sb1f
    @user-vw8dp3sb1f Před měsícem

    Merci beaucoup experte ! Très belle vidéo 😍

  • @wantantesambiani8864
    @wantantesambiani8864 Před měsícem

    je vous trouve séduisante et très simple pour une femme riche de savoir telle que vous , et surtout Africaine ! Toutes mes félicitations ; chapeau👍

  • @ramoda13
    @ramoda13 Před měsícem +2

    Probabilité, Analyse des Données et Statistique" de Gilbert Saporta: est un xcellent livre. je confime.

  • @bzb23
    @bzb23 Před měsícem +1

    Un grand merci pour cette liste et aussi pour le contenu de qualité,

  • @ousmaneouattara6017
    @ousmaneouattara6017 Před měsícem +4

    Merci beaucoup pour le partage 👍🏼

  • @ziojoel
    @ziojoel Před měsícem

    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.

  • @passy4272
    @passy4272 Před měsícem

    J'aime beaucoup ce que tu fais. Mon métier de rêve Data scientist

  • @sunmakossokallyth2338

    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

  • @bintousidibe6843
    @bintousidibe6843 Před měsícem

    Merci beaucoup Natacha pour vos partages !!!
    C'est juste top !!!!

  • @fatousene5674
    @fatousene5674 Před měsícem +1

    Merci Beaucoup Natacha you are the best 🎉

  • @nenwakwangeagnesliliane7189

    Merci beaucoup Natacha

  • @hajartaki6111
    @hajartaki6111 Před měsícem +1

    Excellent content as always.

  • @rahnik258
    @rahnik258 Před měsícem

    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+

  • @spider279
    @spider279 Před měsícem

    Tu connais aussi le professeur RICO, waouww chapeau bas

    • @LeCoinStat
      @LeCoinStat  Před měsícem

      Ses contenus m’ont aidé en école d’ingé

  • @jojolasm2323
    @jojolasm2323 Před měsícem

    Merci bcp pour ces livres ❤

  • @collinsalomon
    @collinsalomon Před měsícem

    Merci !😀

  • @lszola5766
    @lszola5766 Před měsícem

    Respect!

  • @simoiarochene
    @simoiarochene Před měsícem +1

    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

  • @johnfreezer5842
    @johnfreezer5842 Před měsícem

    ✅😍✨ merci à vous !!

  • @ramoda13
    @ramoda13 Před měsícem

    Merci beaucoup.

  • @archangebanzouzi1014
    @archangebanzouzi1014 Před měsícem

    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.

  • @myayke
    @myayke Před měsícem

    Nice Rewiew!

  • @ndoubayoalladoum9043
    @ndoubayoalladoum9043 Před měsícem

    Bonjour Natacha, personnellement j'ai eu à exploiter le livre fundamental of Data Engineering.

  • @biiskan
    @biiskan Před měsícem

    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

    • @abrahamnene6520
      @abrahamnene6520 Před měsícem

      tu pourrais scanner la version française pour moi

  • @ouedraogoliliane7118
    @ouedraogoliliane7118 Před 29 dny +1

    Bonjour Natacha ! Merci beaucoup pour tes recommandations :) est-ce préférable de détenir la version papier ou numérique de ces livres ? Merci

    • @LeCoinStat
      @LeCoinStat  Před 28 dny

      Moi je préfère les livres papiers et les livres audio.

  • @spider279
    @spider279 Před měsícem

    Deep learning de yoshua bengio c'est du super lourd, gros calibre

  • @GamalielPenielmathematique
    @GamalielPenielmathematique Před měsícem +1

    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

    • @LeCoinStat
      @LeCoinStat  Před měsícem

      Liens affiliés pour acheter les livres :
      Data Mining et Statistiques Décisionnelles" par Stéphane Tufféry:
      bit.ly/CSbook1

  • @NouvelleJerusalem30
    @NouvelleJerusalem30 Před měsícem

    Merci Natacha, juste qu'il manque les liens en description. ❤

    • @LeCoinStat
      @LeCoinStat  Před měsícem +1

      Merci pour la remarque. Vous avez tous les liens en description maintenant

  • @botaga9879
    @botaga9879 Před měsícem +1

    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

    • @LeCoinStat
      @LeCoinStat  Před 28 dny +1

      Je n’ai pas parlé de tous les livres dans cette vidéo Botaga. Merci pour cet ajout

  • @DidierGaultier
    @DidierGaultier Před měsícem +4

    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 !!!!

    • @LeCoinStat
      @LeCoinStat  Před měsícem +4

      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.

  • @koffiyvesyao8396
    @koffiyvesyao8396 Před 13 dny

    Bonjour je ne vois pas ces liens pour les livres. Merci

    • @LeCoinStat
      @LeCoinStat  Před 12 dny

      Tous les liens sont dans la description

  • @xataxelimagngor
    @xataxelimagngor Před měsícem

    Data Mining et Statistiques Décisionnelles" par Stéphane Tufféry:

  • @Djgab04100
    @Djgab04100 Před měsícem

    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

    • @LeCoinStat
      @LeCoinStat  Před měsícem

      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

  • @abdoulayealioum1913
    @abdoulayealioum1913 Před měsícem +1

    On peut avoir leurs fichiers numériques ?

  • @princechoco4341
    @princechoco4341 Před měsícem

    comment avoir ces livres etant en afrique?

    • @LeCoinStat
      @LeCoinStat  Před měsícem +2

      Tous les liens sont en description

  • @kevindjoumessiwoumpe1193

    68 balles le livre , pour le moment je me contente de trois livres