Mathématiques et statistiques appliquées avec Python (eBook, PDF)
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Ce livre s'adresse à des étudiants et élèves-ingénieurs en Licence dans des filières scientifiques, écoles de commerce, cycle préparatoire des écoles d'ingénieurs, formation en data sciences et auto-formation.Il a pour objectif d'aborder des chapitres de mathématiques et de statistiques descriptives en rappelant les bases et les concepts, ainsi que des méthodes de résolution et des pratiques de développement de scripts Python correspondants.Le choix de Python est motivé par les facilités d'apprentissage et de mise en oeuvre. Il contient des librairies riches et étoffées. Il s...
Ce livre s'adresse à des étudiants et élèves-ingénieurs en Licence dans des filières scientifiques, écoles de commerce, cycle préparatoire des écoles d'ingénieurs, formation en data sciences et auto-formation.
Il a pour objectif d'aborder des chapitres de mathématiques et de statistiques descriptives en rappelant les bases et les concepts, ainsi que des méthodes de résolution et des pratiques de développement de scripts Python correspondants.
Le choix de Python est motivé par les facilités d'apprentissage et de mise en oeuvre. Il contient des librairies riches et étoffées. Il s'est également et naturellement imposé dans les développements en data sciences et intelligence artificielle.
Ce livre est composé de six chapitres et de nombreux exemples d'applications :
Il a pour objectif d'aborder des chapitres de mathématiques et de statistiques descriptives en rappelant les bases et les concepts, ainsi que des méthodes de résolution et des pratiques de développement de scripts Python correspondants.
Le choix de Python est motivé par les facilités d'apprentissage et de mise en oeuvre. Il contient des librairies riches et étoffées. Il s'est également et naturellement imposé dans les développements en data sciences et intelligence artificielle.
Ce livre est composé de six chapitres et de nombreux exemples d'applications :
- notions de base du développement Python ;
- calcul scientifique ;
- visualisation et représentation graphique des données ;
- nombres complexes et mathématiques symboliques ;
- éléments de statistiques descriptives ;
- éléments d'algèbre linéaire.
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