L'apprentissage de la programmation commence à être mise en place dans les établissements par l'Éducation nationale et cela depuis le plus jeune âge. De plus en plus d'ateliers de type "Kids Coding Clubs" voient le jour et comptent de plus en plus d'adeptes. Les livres de la collection Programmer en s'amusant sont destinés à la fois aux enfants désireux d'apprendre et les bases du codage informatique et également aux parents enseignants désireux d'accompagner leurs enfants ou leurs élèves dans la découverte d'un langage de programmation.
Ce livre est dédié à Python, un langage de programmation moderne qui permettra aux enfants de 10 à 12 ans d'en apprendre les bases.

Python est un langage de programmation gratuit qui fonctionne sur Mac et sur PC.

Ce livre contient plusieurs projets :
Programmer dans un langage de pro ;
Créer des jeux et des applications ;
Développer des projets personnalisés ;
Public : enfants de 10 à 12 ans, parents et enseignants. Lire la suite Fermer

L'industrie de la finance a récemment adopté Python comme langage de développement pour toutes les applications d'analyse financière, de trading algorithmique et de gestion des risques.
Basé sur la version 3 de Python, ce livre propose au lecteur de le guider dans le développement d'applications d'analyse quantitative à travers les différentes bibliothèques Python et les outils spécifiquement destinés aux applications financières et d'analyse financière interactive.

A travers de nombreux exemples pratiques, Yves Hilpisch met également en avant le développement d'un outil destiné à la méthode de simulation de Monte-Carlo qui permet d'introduire une approche statistique du risque dans une décision financière.

Vous aussi participez à la révolution qui ramène l'intelligence artificielle au coeur de notre société, grace à la data science, au machine learning et à Python son langage de référence.
La data science consiste à traduire des problèmes de toute autre nature, en problèmes de modélisation quantitative, résolus par des algorithmes de traitement.
Ce livre diviser en 2 livre distincts va tout d'abord vous faire découvrir tous les ingrédients qui font du machine learning l'outil indispensable du développement d'applications liées à l'intelligence artificielle.
Dans un second temps, vous découvrirez le langage vedette du machine learning et de la data science, le bien nommé Python.

Au programme de ce livre :
Découvrez toutes les applications du quotidien qui utilisent le machine learning ;
Découvrez les langages du machine learning : Python et R, afin de vous adresser aux machines qui effectueront des traitements sur les données ;
Comprendre la syntaxe du langage Python ;
Concevoir des programmes et simplifier le développement ;
Blocs de données, chaînes et dictionnaires ;
S'initier à la programmation procédurale et orientée objet ;
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Vous découvrez Python et vous voulez progresser dans la maitrise de ce langage ?
Accessible et plaisant à lire, ce livre sur Python est destiné aux étudiants qui découvrent Python, aux programmeurs débutants et à ceux qui commencent à bien maitriser ce langage. Il explique tous les concepts importants en Python 3. Il mixe tutoriels et recettes de code style "livre de cuisine", parfois avec humour, ce qui rend le livre d'un accès aisé et pratique. Les nombreux exercices situés en fin de chapitre aident le lecteur à mettre en pratique les connaissances acquises. Il propose les meilleures pratiques pour les tests, le débogage, la réutilisation du code et d'autres conseils de développement, grâce de nombreux outils Python et packages open source.
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Pour de nombreux chercheurs, Python est un outil essentiel en raison de ses bibliothèques pour stocker, manipuler et obtenir un aperçu des données. Ce livre décrit toutes les ressources dont vous pouvez disposer pour mettre en oeuvre vos applications : IPython, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn et d'autres outils associés.

Les scientifiques en activité et les utilisateurs de données familiarisés avec la lecture et l'écriture de code Python trouveront avec cette référence complète l'outil idéal pour s'attaquer aux problèmes quotidiens: manipuler, transformer et nettoyer les données ; visualiser différents types de données ; utiliser les données pour créer des modèles statistiques ou d'apprentissage automatique. Ce livre est tout simplement la référence incontournable pour le calcul scientifique en Python.

Vous apprendrez à utiliser :
IPython et Jupyter: fournissent des environnements de calcul pour les data scientists utilisant Python ;
NumPy: inclut le ndarray pour un stockage et une manipulation efficaces de tableaux de données denses en Python ;
Pandas: comprend le DataFrame pour un stockage et une manipulation efficaces des données étiquetées / en colonnes en Python ;
Matplotlib: inclut des fonctionnalités pour une gamme flexible de visualisations de données en Python ;
Scikit-Learn: pour des implémentations Python efficaces et propres des algorithmes d'apprentissage automatique les plus importants et les plus établis ;
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Vous n'y connaissez rien en programmation et vous souhaitez apprendre un langage clair et intuitif ? Python est fait pour vous ! Vous découvrirez dans ce livre, conçu pour les débutants, tout ce dont vous avez besoin pour programmer, des bases à la bibliothèque standard, en passant par la programmation orientée objet et l'acquisition d'outils avancés ou professionnels pour devenir plus efficace.

La 4e édition de cet ouvrage est enrichie et mise à jour pour tirer parti des nouveautés de Python 3.1x.

Qu'allez-vous apprendre ?

Qu'est-ce que la programmation ? Quel langage choisir ? Pourquoi Python ?
Installation de Python et découverte du langage ;
Les concepts de la programmation orientée objet ;
Initiation aux interfaces graphiques avec Tkinter ;
Communication en réseau dans les programmes Python ;
Les bonnes pratiques pour améliorer vos codes ;
Les réflexes du « bon programmeur » pour tirer parti de votre code et de celui des autres ;
Les outils du programmeur professionnel (chasse aux erreurs, utilisation de bibliothèques...) ;
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Les années 1970 ont abouti à l'informatique telle que nous la connaissons aujourd'hui. Nos ordinateurs actuels sont le fruit d'une lente évolution qui a permis de passer d'ordinateurs volumineux à lampes à des micro-ordinateurs de bureau à base de puces électroniques.

La puissance de calcul de ces machines "classiques" dépend de plusieurs éléments (fréquence du processeur, mémoire centrale...) et la loi de Moore a postulé que la puissance des ordinateurs, liée au microprocesseur, suivait une croissance exponentielle.

Au cours des dernières décennies, l'évolution des machines a effectivement suivi cette tendance. Toutefois l'augmentation des puissances de calcul se heurte maintenant à des limites physiques. D'où l'importance de l'informatique quantique qui permet de radicalement changer de paradigme. Grâce aux dernières avancées techniques dans ce domaine, notamment par les entreprises D-Wave et IBM (les plus connues), il est désormais possible de tester et utiliser des machines "quantiques".

Cet ouvrage se veut pragmatique, les éléments théoriques indispensables y sont introduits au fur et à mesure. Vous seront présentés l'algorithme de Grover qui est incontournable mais également des méthodes itératives de type recuit simulé issu de l'informatique classique. Les exemples de ce livre font référence à des problèmes de référence en optimisation, comme celui du voyageur de commerce (TSP en anglais). Pour chacun, vous disposerez d'une explication théorique et d'une implémentation informatique.

À qui s'adresse cet ouvrage ?

Aux étudiants en écoles d'ingénieurs en informatique dont le cursus comprend une partie optimisation et qui veulent découvrir le monde du quantique.
Aux ingénieurs R&D qui souhaitent se former à cette nouvelle voie de recherche pour la résolution de problèmes difficiles.
Aux enseignants qui développent de nouveaux cours et TP dans leurs écoles ou formations universitaires.
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Cet ouvrage présente tout ce que le mathématicien doit savoir sur Python, langage le plus répandu dans le monde scientifique : comment se le procurer, comment l'installer, l'utiliser, quelles sont ses fonctionnalités proprement mathématiques et quels problèmes sont susceptibles d'être résolus grâce à lui.
Didactique et simple d'approche, il aborde donc conjointement la programmation, l'algorithmique et les applications mathématiques. Sans chercher une exhaustivité impossible à atteindre, il montre comment la flexibilité et la versatilité du langage Python en font un très bon choix pour une utilisation scientifique.
Cette troisième édition tient compte des dernières évolutions du langage et propose des exercices d'entraînement avec éléments de résolution. Les corrigés détaillés ainsi que les codes de programmation sont disponibles en téléchargement sur le site dunod.com.
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Excel est l'outil informatique le plus utilisé dans le monde pour manipuler les chiffres ; associé au langage de programmation Python, ils forment un tandem redoutable pour manipuler, gérer et analyser des grands quantités de données. Dans ce livre unique sans équivalent sur le marché vous apprendrez à créer des outils performants qui vous permettront de gagner du temps dans la gestion et la manipulationde vos données.

Au programme :
Utiliser Python comme premier langage ;
S'appuyer sur des outils modernes comme Jupyter notebooks et Visual Studio ;
Utiliser pandas pour acquérir, nettoyer et analyser les données et remplacer des calculs Excel ;
Automatiser des tâches lourdes dans Excel comme la consolidation ou le reporting ;
Utiliser xlwings pour créer des outils interactifs entre Excel et Python ;
Connecter Excel aux bases de données et au fichiers CSV files ;
Utiliser Python pour remplacer VBA, Power Query, et Power Pivot ;
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Vous rêvez de découvrir la programmation tout en réalisant des projets ludiques, vous souhaitez connaître les astuces du langage Python devenu incontournable cette décennie, alors ce livre, rédigé par un expert, vous permettra d'atteindre ces objectifs.

Tout d'abord, vous êtes guidé pour choisir et mettre en place votre environnement Python sur PC et sur Mac. Après cela, l'auteur vous propose de vous enseigner de façon ludique et pédagogique ce langage accessible à tous et très puissant grâce à une centaine d'exercices corrigés de difficulté progressive. Ainsi, quatre chapitres permettent d'assimiler les bases de la programmation : variables, types, conditions, boucles, liste et fonctions et d'anticiper les pièges à éviter. Cette nouvelle édition s'enrichit d'un chapitre qui présente les meilleures techniques pour concevoir tous vos programmes, même les plus complexes.

Puis l'auteur vous propose de tester la facilité d'approche de Python et la créativité offerte par ses librairies en dépassant vos limites grâce à quarante projets guidés. Leur niveau de difficulté indiqué par des ★ vous permet de faire évoluer rapidement vos compétences. Un chapitre dédié à la spécialité Numérique et Sciences Informatiques des classes de lycée propose des cours complets et des projets en adéquation avec le programme officiel du Ministère de l'Education Nationale.

Dans les deux derniers chapitres, vous pourrez aller plus loin dans la mise en pratique de vos apprentissages avec la création de plusieurs jeux d'arcade avec Pygame et dans la découverte d'algorithmes d'Intelligence Artificielle orientés images et jeu de stratégie. Les codes sources complets des projets sont téléchargeables sur le site www.editions-eni.fr.
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Ce livre est destiné aux développeurs et développeuses qui souhaitent découvrir l'enrichissement de données, le big data et l'apprentissage automatique avec Apache Spark.

Après avoir donné quelques définitions du domaine de la data, l'autrice présente les fondements de Spark. Elle explique l'architecture logicielle du framework, les composants et les différents langages avec lesquels il est possible de développer.

Elle présente ensuite la transformation de données. Fonctions numériques, alphanumériques, ajouts d'information, suppressions, agrégations de premier ordre et plus complexes sont à l'honneur. Les lecteurs et lectrices pénétreront dans des fonctionnalités plus avancées telles que les fonctions de fenêtrage et celles définies par les utilisateurs et utilisatrices. Les nombreuses API de Spark sont parcourues. Cet apport théorique est appuyé par des exemples de code.

Dans un autre temps, l'apprentissage machine est dévoilé. Apprentissage supervisé, non supervisé, profond et moteurs de recommandation sont autant de paramètres étudiés. Les lecteurs et lectrices découvriront les différents algorithmes présents dans l'outil, les manières de préparer des données à l'entraînement ainsi que les possibilités d'évaluation d'un système prédictif. Des mises en pratique sont disponibles. Les arbres de décision, forêts aléatoires, réseaux de neurones, régressions linéaires et factorisations de matrices sont enseignés.
Dans le domaine de la préparation de données, le traitement des informations numériques ainsi que la vectorisation de textes sont présentés.

Dans le dernier chapitre, c'est l'industrialisation de Spark qui est mise en avant. Déployer, déboguer et tester son application sont autant d'éléments cruciaux qui sont balayés. Les lecteurs et lectrices apprendront les subtilités de l'outil pour une performance optimale.
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Un cours complet sur la POO en langage Python et un aide-mémoire exhaustif, à destination des étudiants et personnes intéressées par la programmation en Python.

Apprendre à programmer peut se faire à tout âge, même lorsqu'on croit qu'on n'y comprendra jamais rien. Les applications possibles sont multiples, du jeu vidéo au planificateur de projets, et c'est pourquoi nous pouvons tous nous y mettre sans craindre de passer des heures à coder avant d'aboutir à des applications concrètes.
Cet ouvrage couvre Scratch et Python, les deux langages les plus utilisés par les programmeurs débutants, et utilise une méthode graphique pas à pas pour décomposer des sujets complexes en petites briques ludiques. Chaque chapitre détaille pas à pas un projet concret, application ou jeu, spécialement conçu pour aborder tous les aspects de chaque langage, acquérir la bonne méthodologie et apprendre à penser comme un développeur.
Écrit par une équipe d'experts en enseignement de la programmation, ce livre est le meilleur moyen de plonger dans le bain du codage.
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Python est le langage parfait pour s'initier à la programmation informatique. Ce livre vous aide à créer rapidement avec Python des projets amusants qui impressionneront votre entourage.
Après avoir vu les possibilités offertes par Python, vous apprendrez à configurer votre ordinateur pour coder. Une fois que Python sera installé, vous serez à même de créer vos propres programmes. Découvrez peu à peu les concepts clés tels que les variables, les chaînes, les boucles, les fonctions ou les modules. Avant d'en avoir fait le tour, vous serez passé pro en programmation Python !
Parmi les projets du livre :
- un assistant qui vous aide à vous habiller en fonction de la météo ;
- un générateur d'histoires ;
- un programme qui calcule votre âge sur Mars ;
- un chat bot de service après-vente ;
Des exercices très courts pour des projets vraiment amusants : que demander de mieux pour s'initier ?
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Ce livre permettra à tous les programmeurs débutants ou les étudiants en informatique de découvrir les bases de la programmation en Python, un langage qui peut-être utilisé seul ou avec un autre langage comme le C par exemple. Couvre la version 3 de Python.

Au programme :
Comprendre la syntaxe du langage Python ;
Concevoir des programmes et simplifier le développement ;
Blocs de données, chaînes et dictionnaires ;
S'initier à la programmation procédurale et orientée objet ;

Unlivre à la fois théorique et pratique Cet ouvrage à vocation pédagogique a pour but d'aider les débutants et même les praticiens confirmés de l'intelligence artificielle à mieux faire le tri entre certains mécanismes algorithmiques propres à cette discipline et souvent confondus entre eux, dont les trois fondamentaux :« la recherche », « l'optimisation » et « l'apprentissage ».

Même si le Web regorge de solutions algorithmiques et de codes clés en main mis à disposition des internautes, ces codes constituent rarement la bonne solution pour faire face à un problème. En effet, il faut souvent prendre du recul, et c'est précisément ce que propose cet ouvrage, pour pouvoir trancher entre les différentes offres algorithmiques et choisir celle qui sera la plus appropriée au cas de figure que l'on rencontre.

Huit problèmes très classiques de l'univers algorithmique et de l'IA sont abordés dans ce livre. Pour chacun, nous allons détailler l'une ou l'autre méthode issue d'un des trois mécanismes fondamentaux (recherche, optimisation ou apprentissage) :

Le jeu du taquin ;
L'algorithme du plus court chemin (celui qu'on trouve dans les GPS) ;
Le jeu du sudoku ;
Le jeu de Puissance 4 à deux joueurs le jeu du Tetris ;
Le jeu du Snake ;
La séparation des spams et des non-spams ;
La reconnaissance sur photo de chiens ou de chats.


À qui s'adresse cet ouvrage ?

Aux étudiants, en informatique ou pas, qui découvrent l'IA dans leur parcours académique.
Aux informaticiens, même les plus confirmés, qui se sentent de plus en plus décontenancés devant l'offre pléthorique des recettes d'IA dont ils n'arrivent pas toujours à comprendre « qui fait quoi ».
Compléments web.

Le code source des exemples du livre en Python est disponible sur le site d'accompagnement www.editions-eyrolles.com/dl/0100456
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Python est le langage de programmation le plus répandu dans le monde scientifique. Il est parfaitement adapté pour programmer des problèmes mathématiques. Cet ouvrage propose de se focaliser sur l'utilisation pratique du langage Python dans différents domaines des mathématiques : les suites, l'algèbre linéaire, l'intégration, la théorie des graphes, la recherche de zéros de fonctions, les probabilités, les statistiques, les équations différentielles, le calcul symbolique, et la théorie des nombres.
A travers 40 exercices de difficulté croissante, et corrigés en détails, il permet d'avoir une bonne vision d'ensemble des possibilités d'utilisation de la programmation dans les mathématiques et d'être à même de résoudre des problèmes mathématiques complexes. L'ensemble des codes sources de l'ouvrage est disponible en ligne.

Ce livre sur les fondamentaux du langage Python 3 (en version 3.8 beta au moment de l'écriture) 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 couvre un périmètre relativement large, détaille tout le coeur du langage et du traitement de données et ouvre des perspectives importantes sur tout ce que Python 3 permet de faire (de la création d'un site web au développement de jeux en passant par la conception d'une interface graphique avec Gtk). Le livre est consacré à la branche 3 de Python, et présente bien sûr les nouveautés apportées par la version 3.8. 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.
La première partie du livre détaille les atouts de Python 3 pour répondre aux besoins des entreprises quel que soit le domaine informatique concerné.
La seconde partie est un guide à destination des débutants, que ce soit en Python ou en développement en général, elle permet d'aborder en douceur les concepts clés autour de projets servant de fil rouge et propose la réalisation de quelques exercices.
La troisième partie porte sur les fondamentaux du langage : les notions sont présentées progressivement avec des exemples de code qui illustrent chaque propos. L'auteur a souhaité que le lecteur atteigne une autonomie réelle dans son apprentissage, avec pour chaque notion présentée deux objectifs distincts : permettre à celui qui ne connaît pas la notion de se l'approprier correctement, notamment en respectant son rôle, et permettre à celui qui la connaît de trouver des angles d'attaques originaux pour aller le plus loin possible dans son exploitation.
La quatrième partie permet d'avoir un aperçu de l'utilisation des fonctionnalités de Python 3 pour la manipulation de fichiers ou de bases de données.
Enfin, la dernière partie de l'ouvrage est un vaste tutoriel qui permet de mettre en pratique, dans un cadre professionnel, tout ce qui a été vu précédemment en créant une application qui couvre tous les domaines courants du développement (données, Web avec Pyramid, interface graphique avec Gtk, script système...) et ainsi de présenter des solutions efficaces de développement utilisant Python 3.
Le code source des parties 2, 4 et 5 est intégralement téléchargeable sur le site www.editions-eni.fr pour permettre au lecteur de tester le programme et de le modifier à sa guise de manière à faire ses propres expériences.
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Ce livre s'adresse à des lecteurs ayant déjà une certaine expérience de la programmation.
Son objectif est de rappeler les concepts-clés de Python et de les illustrer dans des cas d'utilisation variés comme l'optimisation, les statistiques, le traitement du signal et l'intelligence artificielle.
Il est composé de cinq parties :
Les bases du langage : un rappel des bases du langage Python (versions 3.8 et 3.9) focalisé sur les structures de données.
L'écosystème Python : les bibliothèques tierces incontournables, présentes dans la plupart des projets Python. L'environnement Anaconda est également introduit.
Écrire un Python naturel et efficace : les paradigmes de programmation, les concepts et structures Python qui s'y rapportent et les conventions de la communauté Python pour écrire un code clair et facile à maintenir.
Python, couteau suisse du quotidien : comment manipuler les fichiers (image, son, Excel, XML, PDF, JSON...), construire et interagir avec des services web, écrire des outils graphiques ou en ligne de commande.
Développer un projet en Python : comment préparer une bibliothèque, interagir avec des bibliothèques tierces, gérer les versions et la non-régression, et comment garantir la qualité, la correction et la robustesse du code.
Le code source des exemples avancés présentés au cours des chapitres ainsi que des ressources complémentaires sont librement accessibles en ligne sur le site de l'auteur : https://www.xoolive.org/python/
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Cet ouvrage est destiné aux étudiants débutants en programmation, qu'ils soient en IUT, en BTS, en licence, en classes prépas ou école d'ingénieurs.
Il est également conçu pour les autodidactes qui veulent s'initier à la programmation et pour les professeurs du secondaire qui souhaitent enseigner Python comme premier langage.
Cet ouvrage vous fournira les bases de l'apprentissage de la programmation avec Python 3, langage à la fois simple, puissant et polyvalent. Il s'appuie sur la version Python 3.8, publiée en septembre 2019.
La démarche pédagogique, accompagnée d'exemples illustrant le programme Numérique et sciences informatiques du lycée, est renforcée par l'usage de Pyzo et des notebooks Jupyter, outils pédagogiques interactifs qui permettent au lecteur de tester aisément son code et de mettre en oeuvre les connaissances qu'il acquiert.
L'usage de la couleur permet de bien faire comprendre les différents éléments qui constituent le code.
Cet ouvrage offre un total de 180 exercices corrigés accessibles sur le web, dont certains sont aussi présents dans la version imprimée.
Retrouvez sur https://www.dunod.com/EAN/9782100809141 et sur https://github.com/lpointal/appbclp :
- Les programmes des exercices et des exemples.
- Une documentation sur l'installation et l'usage des notebooks Jupyter.
- Les exercices corrigés supplémentaires.
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A l'aide d'exemples commentés, de résumés, de QCM, d'exercices et de nombreux graphiques, ce livre propose les bases de l'informatique et celles de la programmation en Python, ainsi que de la notion d'algorithme. La dernière partie est une introduction aux bases de données et à leur manipulation grâce au langage SQL.

Ce livre sur le Machine Learning avec le langage Python permet aux lecteurs novices ou étudiants de disposer des connaissances théoriques nécessaires pour une compréhension approfondie du Machine Learning et d'appréhender les outils techniques utiles pour mettre en pratique les concepts étudiés. L'auteur y expose des exemples concrets sur les concepts de l'apprentissage automatique. Des lecteurs plus avertis trouveront dans ce livre une occasion d'aller plus loin dans leur compréhension des algorithmes du Machine Learning et les enseignants pourront y voir une ressource adaptée pour dispenser un cours sur le sujet.

Pour commencer, l'auteur explique les enjeux de la Data Science ainsi que les notions fondamentales du Machine Learning avant de présenter la démarche théorique d'une expérimentation en Data Science avec des notions de modélisation d'un problème et les métriques de mesure de performances d'un modèle.

Le lecteur peut ensuite passer à la pratique avec le langage Python en manipulant les bibliothèques Numpy et Pandas ainsi que l'environnement Jupyter, et aborder ainsi sereinement les chapitres suivants qui lui feront découvrir les notions mathématiques, et la pratique sous-jacente, relatives aux algorithmes du Machine Learning : statistiques pour la Data Science, régression linéaire et polynomiale, régression logistique, arbres de décision et Random Forest, K-means, Support Vector Machine, analyse en composantes principales et réseaux de neurones.

Des éléments complémentaires sont en téléchargement sur le site www.editions-eni.fr.
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Cet ouvrage a pour objectif de présenter les bases de l'algorithmique. La programmation des algorithmes est mise en oeuvre via le langage Python.

Les 6 chapitres de ce livre comptent de nombreux exemples d'application.

Si vous vous intéressez au traitement des données avec le langage Python, cet ouvrage s'adresse à vous. Que vous soyez débutant en Python ou que vous ayez une expérience significative, il vous apportera les clés pour utiliser ce langage en data science.
Ce livre répond à de nombreuses questions sur Python :
- Comment utiliser Python en data science ?
- Comment coder en Python ?
- Comment préparer des données avec Python ?
- Comment créer des visualisations attractives avec Python ?
- Comment appliquer des modèles de machine learning et de deep learning avec Python ?
- Comment passer aux environnements big data ?
Vous apprendrez à tirer parti des multiples outils Python tels que Anaconda, Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Bokeh, Scikit-Learn, TensorFlow, PySpark... pour mettre en place vos traitements.
Cette deuxième édition est complétée et enrichie par des mises à jour de code liées aux évolutions de Python et des packages de data science. Des données plus récentes sont aussi utilisées.
L'ensemble du code compris dans cet ouvrage est disponible sous la forme de notebooks Jupyter dans le repository public de l'auteur : https://github.com/emjako/pythondatascientist
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