5 Livres Julia Gratuits Pour la Science des Données

'5 Gratuit Julia Livres pour la Science des Données'

Découvrez le plein potentiel du langage de programmation Julia pour l’analyse et la modélisation de données avec un guide complet qui couvre tout, depuis sa syntaxe jusqu’aux techniques avancées.

Vous entendez peut-être beaucoup parler de Julia et pourquoi c’est l’avenir de la science des données, mais vous ne savez pas par où commencer. J’ai la solution parfaite pour vous. Vous pouvez commencer par consulter la liste impressionnante de livres gratuits sur le langage de programmation Julia qui vous préparera pour les tâches liées à l’ingénierie logicielle et à la science des données.

Vous apprendrez les bibliothèques Julia pour les data frames, la visualisation de données, l’apprentissage automatique, et la création et l’exécution d’un service web. De plus, vous apprendrez la programmation orientée objet, la méta-programmation et le calcul parallèle.

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1. Pensez Julia

Pensez Julia: Comment penser comme un informaticien de Ben Lauwens et Allen B. Downey est un livre pour tous ceux qui veulent apprendre Julia, des débutants aux programmeurs expérimentés.

Le livre commence par une introduction à Julia, expliquant ce que c’est, comment cela fonctionne et pourquoi c’est différent des autres langages de programmation. Les auteurs fournissent ensuite une brève histoire de Julia et discutent de son développement actuel et de son potentiel futur.

Le livre contient des exemples simples pour illustrer chaque concept et propose des exercices à la fin de chaque chapitre pour renforcer l’apprentissage.

Le livre couvre également des sujets plus avancés, tels que les tableaux, les matrices, les chaînes de caractères et l’entrée/sortie. De plus, il couvre la programmation orientée objet, la méta-programmation et le calcul parallèle.

2. Julia comme seconde langue

Julia comme seconde langue d’Erik Engheim est un autre guide convivial pour les débutants en programmation qui sont déjà familiers avec un autre langage de programmation et qui veulent apprendre Julia comme seconde langue.

Le livre commence par une introduction à Julia et son histoire, suivie d’une discussion de ses fonctionnalités, avantages et points de vente uniques. Il compare Julia à d’autres langages de programmation populaires, tels que Python, MATLAB et R.

Il couvre également la programmation orientée objet, la programmation fonctionnelle et des sujets avancés, tels que les tableaux, les matrices, les chaînes de caractères et l’entrée/sortie. L’auteur couvre également la méta-programmation, le calcul parallèle et la façon de travailler avec des bibliothèques et des packages externes.

3. Statistiques avec Julia

Statistiques avec Julia de Hayden Klok et Yoni Nazarathy est un guide complet pour l’analyse statistique en utilisant le langage de programmation Julia. Ceci est pour tous ceux qui veulent apprendre comment effectuer l’analyse statistique et la modélisation en utilisant Julia.

Le livre couvre la syntaxe de base, suivie d’une introduction aux fondamentaux de la statistique, y compris la théorie des probabilités, les statistiques descriptives, l’inférence statistique, les méthodes statistiques et les modèles, y compris la régression linéaire, la régression logistique, le regroupement et l’analyse de séries chronologiques.

Il couvre également la façon de travailler avec des sources de données externes, y compris les fichiers CSV et les bases de données, et la façon de visualiser les données en utilisant les bibliothèques de tracé de Julia.

Vous apprendrez la reproductibilité dans l’analyse statistique et comment organiser et documenter le code et les données.

4. Julia Data Science

Julia Data Science de Storopoli, Huijzer et Alonso est un livre open-source et open-access sur l’utilisation de la programmation Julia pour des tâches liées à la science des données.

Le livre commence par expliquer ce qu’est la science des données et l’ingénierie logicielle, puis explique pourquoi vous devriez passer du temps à apprendre le langage qui n’est jamais mentionné dans l’offre d’emploi.

Le livre commence par présenter la syntaxe Julia, les structures de données, les systèmes de fichiers et les bibliothèques standard. Ensuite, il passe à des sujets importants pour l’analyse et la modélisation des données en utilisant des data frames et des bibliothèques de visualisation de données.

Le livre est bien écrit, facile à suivre et offre une introduction complète aux bibliothèques d’analyse et de modélisation de données pour les débutants ou les scientifiques de données expérimentés.

5. Julia pour l’analyse de données

Julia pour l’analyse de données de Bogumi? Kami?ski est un guide pratique pour l’analyse de données en utilisant Julia pour des analystes de données expérimentés, des programmeurs, et des débutants qui veulent apprendre comment utiliser Julia pour effectuer une analyse et un reporting de données efficaces.

Le livre est divisé en deux parties.

La première partie concerne les bases de la programmation Julia, où vous apprendrez la syntaxe, les boucles et les structures de données. Ensuite, vous apprendrez les éléments du langage Julia qui sont importants lors de la création de projets évolutifs.

La deuxième partie concerne la boîte à outils pour l’analyse de données. Dans cette partie, vous apprendrez à manipuler des données à l’aide d’un dataframe, à nettoyer, à manipuler et à transformer des données pour l’analyse, et à créer un service Web pour partager les résultats de l’analyse de données. Abid Ali Awan ( @1abidaliawan ) est un professionnel certifié de la science des données qui aime construire des modèles d’apprentissage automatique. Actuellement, il se concentre sur la création de contenu et l’écriture de blogs techniques sur les technologies d’apprentissage automatique et de science des données. Abid est titulaire d’une maîtrise en gestion de la technologie et d’un baccalauréat en génie des télécommunications. Sa vision est de construire un produit d’IA utilisant un réseau neuronal graphique pour les étudiants en difficulté mentale.

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