Autrefois, dans les années 2010, les développeurs et les codeurs web arboraient des titres professionnels originaux et jouissaient de rémunérations très attractives. Cependant, l’avènement de l’ère numérique a profondément modifié la donne.
Dans cette ère moderne du 21ème siècle, l’historique de navigation est scrupuleusement enregistré, les données de messagerie sont conservées et, sans surprise, l’historique de visionnage sur YouTube influence directement les suggestions de reels Instagram, incitant à passer toujours plus de temps à faire défiler. Tout cela témoigne de l’entrée dans l’ère de la science des données.
Alors que nous générons quotidiennement des quantités massives de données sur Internet, il est impératif de disposer d’un nombre accru de spécialistes de la science des données et d’ingénieurs en apprentissage automatique capables de révéler le plein potentiel de ces données, améliorant ainsi notre quotidien.
L’art de collecter des données et de les transformer en décisions concrètes est une nécessité dans le monde actuel. Si vous souhaitez répondre à cette demande croissante et devenir un professionnel de la donnée, poursuivez votre lecture pour découvrir une sélection des meilleurs ouvrages consacrés à la science des données.
Pourquoi des livres alors que le web regorge de ressources ?
S’il est vrai que les ressources en ligne sont souvent considérées comme plus efficaces que les livres, cette affirmation n’est pas toujours justifiée car les adeptes de la lecture ne sont pas en voie de disparition dans ce monde numérique.
La lecture d’ouvrages et les formations en ligne sont deux approches distinctes et difficilement comparables. Néanmoins, nous pouvons mettre en évidence certains avantages liés à la lecture de livres par rapport aux ressources disponibles sur Internet.
Maîtriser le sujet : Lorsqu’il s’agit de s’informer sur des notions générales ou des aspects pratiques d’un concept, la recherche en ligne est tout à fait appropriée. Cependant, si l’objectif est d’approfondir un sujet, de son origine à ses moindres subtilités, la lecture d’un livre s’avère plus pertinente.
Retrouver un sens réel : Les livres ont une présence physique ! Malgré le nombre croissant de réunions virtuelles auxquelles nous participons, nous ne pouvons jamais retrouver le charme d’une rencontre en face à face. Ainsi, prendre un livre, le lire, ressentir le poids des pages, humer l’odeur de l’encre et voir ses doigts glisser sur les mots, procure un plaisir authentique.
Moins de distraction : Bien que vous soyez en ligne dans un but d’apprentissage, une accroche racoleuse mettant en scène votre émission préférée vient d’apparaître et vous avez cliqué dessus. Avant même de réaliser que vous perdez votre temps, il est déjà trop tard. Ce genre de distraction n’existe pas avec les livres. Vous les parcourez jusqu’à ce que l’ennui se manifeste, sans autres sources de distraction.
Précision : Les livres sont soumis à de multiples vérifications de faits et à des relectures rigoureuses avant leur publication, ce qui leur confère un niveau de précision et de fiabilité accru.
Autorité : Les livres sont généralement écrits par des professeurs et des chercheurs reconnus dans leur domaine, tandis que les ressources sur Internet peuvent être créées par n’importe qui. De fait, il est possible de faire confiance à la majorité des livres.
Voici une sélection des meilleurs ouvrages dédiés à la science des données qui vous aideront à exceller dans votre parcours professionnel.
Introduction à la probabilité
Ce livre est le choix idéal si vous aspirez à devenir un expert reconnu dans le domaine de la science des données, plutôt qu’un simple exécutant. Il aborde les concepts de probabilité, des plus élémentaires aux plus complexes, indispensables à tout spécialiste des données.
Au-delà des concepts fondamentaux, ce manuel propose de nombreux problèmes de probabilité, assortis de solutions mathématiques rigoureuses. De plus, des solutions détaillées à tous les exercices de fin de chapitre sont disponibles gratuitement sur le site web de l’éditeur.
Toutefois, ce livre n’est pas recommandé aux personnes qui débutent dans la science des données ou les mathématiques. Une base solide en combinatoire ou en mathématiques est nécessaire pour aborder les probabilités avec cet ouvrage.
Cependant, si vous possédez des bases mathématiques solides, ce livre constitue un excellent choix si vous souhaitez tirer pleinement parti des connaissances en probabilité dans votre carrière de spécialiste des données.
Le manuel de science des données
Ce manuel a pour vocation de faire de vous un spécialiste de la donnée hors pair, maîtrisant les compétences en science des données, en programmation et en compréhension des enjeux métiers. Il vous offre une expérience d’apprentissage intensive, similaire à un cours complet, mais sous forme écrite.
Le livre est rédigé dans un anglais simple, ce qui est un atout si vous débutez dans le domaine de la science des données.
En plus de couvrir les concepts et algorithmes classiques d’apprentissage automatique, l’ouvrage aborde également les pratiques d’ingénierie logicielle, la mémoire informatique, les structures de données et les bases de données.
Les chapitres consacrés aux technologies fondamentales telles que Python et le Big Data démontrent que ce livre est orienté vers les aspects techniques pour les spécialistes des données et les ingénieurs en apprentissage automatique qui cherchent à résoudre les problèmes concrets de l’industrie, plutôt que de cibler les chercheurs dont l’objectif est de publier leurs travaux.
Conception d’applications gourmandes en données
Ce livre ne s’adresse pas uniquement aux spécialistes des données ou aux analystes. Il est destiné à tous les ingénieurs logiciels concevant des applications évolutives, les architectes logiciels explorant des applications nécessitant de grandes quantités de données, et les ingénieurs de données manipulant des volumes importants. Il fournit les outils nécessaires pour tirer pleinement parti des données dans les applications modernes.
Son auteur, Martin Kleppmann, est un chercheur en systèmes distribués et sécurité à l’Université de Cambridge.
Ce livre aborde les modèles de données, la récupération de stockage, l’encodage des données, le partitionnement, le traitement par lots et par flux, ainsi que de nombreux concepts fondamentaux de la création d’applications modernes utilisant un grand volume de données.
Si l’une des affirmations suivantes s’applique à vous, ce livre est un excellent choix pour développer vos compétences :
- Comment identifier les outils les plus appropriés pour résoudre un problème donné.
- Vous souhaitez créer des systèmes de données évolutifs ?
- Optimiser les performances de vos applications gourmandes en données en production.
- Améliorer la flexibilité de vos applications afin qu’elles puissent facilement s’adapter aux nouvelles technologies.
Statistiques nues
Dans « Naked Statistics », Charles Wheelan explique comment des données pertinentes et les bons outils statistiques peuvent être utilisés pour créer des systèmes de recommandation efficaces qui suggèrent le prochain produit à ajouter au panier d’achat, ou des systèmes de prédiction précis pour acheter et vendre des actions.
Ce livre a pour objectif de développer votre esprit afin que vous puissiez déduire intuitivement une analyse statistique à partir des informations dont vous disposez. Les sujets traités, tels que les statistiques descriptives, l’inférence, la corrélation et l’analyse de régression, vous aideront dans cette démarche.
Le point fort de ce livre est sa capacité à présenter les mathématiques comme une histoire captivante.
Méthodes bayésiennes pour les pirates
Si vous souhaitez découvrir la programmation probabiliste sous un angle bayésien, ce livre est fait pour vous. Le terme « pirates » dans le titre peut être trompeur, mais il faut le comprendre ici comme une référence aux individus qui aiment explorer et maîtriser des méthodes bayésiennes complexes.
Ce livre commence par l’enseignement de l’inférence bayésienne, puis passe à la pratique avec la construction de votre premier modèle bayésien en utilisant un contexte postérieur dans le texte.
Il propose des exercices pratiques et des exemples de code pour appliquer les techniques bayésiennes à des problèmes concrets. Vous découvrirez des applications de l’approche bayésienne dans des secteurs variés tels que la finance et le marketing.
De plus, ce livre est particulièrement pertinent si vous êtes familier avec les outils Python tels que NumPy, SciPy et Matplotlib, et que vous possédez une base en programmation.
ML pratique avec Scikit-Learn
De nos jours, même les personnes ayant peu ou pas d’expérience en programmation peuvent créer des systèmes intelligents capables d’apprendre à partir des données et de prendre des décisions. Vous aimeriez savoir comment faire ?
Aurélien Géron, l’auteur de ce livre incontournable de science des données, vous explique comment construire un système d’apprentissage automatique intelligent en utilisant deux frameworks Python prêts à l’emploi : Scikit-learn et TensorFlow.
Ce livre pratique sur l’apprentissage automatique vous montre comment créer des systèmes d’apprentissage automatique de bout en bout, en exploitant tout le potentiel de sci-kit Learn tout en minimisant vos efforts de codage. Vous vous familiariserez également avec la formation, la création et la mise à l’échelle de modèles de réseaux neuronaux TensorFlow.
Le ton de l’ouvrage est convivial et, il faut le reconnaître, un livre sur l’apprentissage automatique aussi abordable, avec peu de développement mathématique et davantage d’aspects concrets, est une agréable surprise.
Apprentissage en profondeur avec Python
Il est courant de trouver des chapitres ou des sections sur l’apprentissage en profondeur dans de nombreux ouvrages consacrés à l’apprentissage automatique et à la science des données. Toutefois, il est important de noter que ces deux domaines sont vastes et méritent une étude approfondie.
Ainsi, ce livre « Deep Learning with Python » de François Chollet a pour but de vous aider à vous spécialiser dans les aspects fondamentaux de l’apprentissage en profondeur.
L’ouvrage aborde la prévision de séries chronologiques, la classification de texte, la génération d’images et de nombreux autres concepts avancés de l’apprentissage en profondeur.
Tous les codes présentés dans le livre sont exécutables et téléchargeables gratuitement. Il est intéressant de noter que l’auteur de ce livre est également le créateur de Keras.
Ce livre est donc un parfait mélange de contenu concis, d’expertise de l’auteur et de code exécutable.
Big Data : une révolution
Vous êtes fatigué du codage et des aspects techniques de l’apprentissage automatique et vous souhaitez approfondir l’impact réel des données dans le monde d’aujourd’hui ?
Ce livre sur le Big Data, écrit par Viktor Mayer-Schönberger, professeur de gouvernance et de régulation de l’Internet au département de l’Oxford Internet Institute de l’Université d’Oxford, est fait pour vous.
Le livre commence par explorer comment les différents secteurs d’activité, y compris les gouvernements, collectent des données sur tous les aspects de notre vie et comment ils les exploitent. Il aborde ensuite la question de la confidentialité des données et les risques associés. Enfin, il conclut par une réflexion sur les opportunités et les limites du Big Data.
Analyse de données pratique avec Pandas
Tout le monde peut importer une bibliothèque et appeler une fonction, mais ce qui distingue véritablement un spécialiste des données est sa capacité à extraire des informations pertinentes à partir de données brutes ou à transformer des résultats complexes en visualisations simples et claires. Il est essentiel de maîtriser Pandas, le premier outil que vous devez connaître pour réaliser ces tâches.
Que vous soyez novice ou expert en données, ce livre pratique sur l’analyse de données avec Pandas vous présente toutes les techniques nécessaires pour explorer, analyser et manipuler des données à l’aide de Pandas. Vous apprendrez à synthétiser des statistiques dans l’analyse exploratoire des données et à identifier des tendances à l’aide de visualisations percutantes.
En travaillant sur les exercices de fin de chapitre, vous développerez progressivement les compétences nécessaires pour gérer des données concrètes dans votre travail professionnel. Vous pouvez accéder à tous les fichiers et codes de ce livre sur GitHub.
Science des données pratique avec Python
L’auteur, Nathan George, commence ce livre pratique de science des données par la programmation Python, puis vous initie aux concepts de base de la science des données et vous montre comment les mettre en œuvre en Python. Il vous guide à travers chaque étape de la science des données, de l’analyse des données aux tests de performance.
Les exemples de code dans le livre sont décomposés en parties plus petites et plus faciles à assimiler, adoptant un ton de conversation accessible. De plus, vous pouvez accéder gratuitement à tous les extraits de code de ce livre sur GitHub.
Pandas, SciPy et sci-kit-learn sont les principales bibliothèques et frameworks Python que vous utiliserez tout au long de votre parcours dans le livre.
Programmation R pour la science des données
Après Python, R gagne en popularité pour l’exploration de statistiques avancées à partir de données complexes. C’est pourquoi je vous propose une autre recommandation de livre si vous souhaitez vous initier à la science des données en utilisant R.
« R Programming for Data Science » est officiellement disponible gratuitement en ligne. Ouvrez-le dans Edge ou votre lecteur PDF préféré, et vous ne trouverez aucune différence avec l’édition papier.
Ce livre n’est pas conçu pour vous enseigner la science des données ou les techniques d’apprentissage automatique. Il a été écrit par Roger D. Peng, professeur de biostatistique à la Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health, pour vous familiariser avec la programmation R, un outil essentiel pour gérer n’importe quelle source de données.
À la fin du livre, vous devriez être en mesure d’utiliser confortablement les objets, les packages, les fonctions et les expressions régulières R pour la manipulation et l’analyse des données.
En conclusion
Voici une des meilleures sélections sur internet pour vous aider à trouver les ouvrages parfaits pour faire progresser vos compétences dans le domaine des données. La science des données est un vaste domaine. J’ai donc inclus des livres spécialisés dans divers aspects, tels que l’apprentissage automatique, Python, l’analyse de données et la programmation R, ainsi que des ouvrages plus généraux sur la science des données.
Enfin, je vous encourage à explorer ces outils de science des données qui devraient vous aider à devenir un meilleur spécialiste.