Examen de l'analyse des données avec des outils open source par Philipp K Janert

Que l'analyse de données fasse partie de votre travail quotidien ou que l'un de vos projets nécessite une analyse de données spécifique, les mêmes questions se posent : quels outils sont les plus adaptés à la tâche ? Quelles techniques sont les plus adaptées ? Que disent vraiment les chiffres ? Sont-ils significatifs ?

Si ces questions vous sont familières, l'analyse de données avec des outils open source de Philipp K Janert pourrait être d'un grand intérêt. Ce livre est parfait pour les lecteurs pratiques, désireux d'atteindre des objectifs spécifiques sans s'empêtrer dans des définitions formelles en allant droit au but. Voici une analogie :  un Milan commun est représenté sur la couverture du livre et en tant qu'oiseau attendant sa proie, vous serez en mesure d'analyser la situation, de la comprendre et de prendre une décision claire après cette lecture.

Le livre commence par donner des représentations graphiques de plusieurs types d'ensembles de données. C'est particulièrement utile pour bien comprendre avec quoi on travaille, notamment pour les lecteurs visuels. Il donne des points de repère importants pour d'autres manipulations avec les données. En effet, au sein de chaque section (au nombre de 18), il y a une sous-section appelée Atelier où le lecteur met la main à la pâte sur des exemples. Les principaux outils utilisés sont Python et ses librairies (NumPy, matplotlib, scipy, etc), R et gnuplot. Du côté négatif, bien que plusieurs exemples pratiques soient donnés dans chaque section, aucun fichier n'est fourni afin que les lecteurs puissent suivre exactement le même exemple de leur côté.

Des techniques plus avancées sont données plus loin dans le livre, allant du regroupement à l'exploration de données, mais l'auteur trouve toujours un moyen d'éliminer les concepts non essentiels et de se concentrer sur ce que le lecteur a vraiment besoin de savoir.

Bref, je recommande ce livre à tous ceux qui veulent donner un peu plus de punch à l'énorme quantité de données qui les entourent. Conseils personnalisés et petites astuces rendent la lecture des plus agréables.

Pour plus d'informations : http://oreilly.com/catalog/9780596802363/