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Un bon Data Scientist doit savoir naviguer entre diff#233;rentes disciplines : statistique, algorithmie, informatique, etc., sans a priori th#233;orique. Ce qui prime avant tout, c'est sa facult#233; #224; trouver une r#233;ponse ad#233;quate #224; un probl#232;me fonctionnel donn#233;. En ce sens, sa capacit#233; #224; comprendre son terrain d'action et #224; trouver la meilleure solution parmi les nombreux choix techniques (plate-forme informatique, logiciels...) et th#233;oriques (m#233;thodes statistiques et algorithmiques) possibles, sous contraintes de temps et de budget, sera sa principale qualit#233;. Cet ouvrage a pour ambition de guider le Data Scientist gr#226;ce #224; une partie th#233;orique qui apprend les bases du m#233;tier et une partie pratique qui d#233;taille concr#232;tement comment raisonner autour d'une probl#233;matique donn#233;e.
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