Articles, Références, Blogs#
Bibliographies associées à chaque cours#
Bibliographie 1A : apprendre à progroammer
Bibliographie 2A : Python pour faire des statistiques
Bibliographie 3A : Hadoop, PIG, calcul distribué
Autres suggestions#
Python / Programmation#
Langage Python
Apprenez à programmer en Python (Vincent Le Goff) Le livre peut être acheté où téléchargé. Le livre est bien conçu, chaque concept est expliqué de façon concise et sans interférence avec d’autres concepts.
Apprentissage de la programmation (Gérard Swinnen) Le livre est mise à jour de façon régulière au gré des évolutions du langages, c’est un des rares livres à survivre d’années en années.
Programmation Python (Tarek Ziadé) Le livre est aussi constamment mis à jour. Le chapitre techniques avancées définit ce qu’est l’écriture d’un programme destiné à d’autres personnes qu’à soi-même (mise en production, tests unitaires).
Python for Kids (Jason R. Briggs) It introduces the language bases, easy to read and colorful.
Learning Python the Hard Way (Zed. A. Shaw) Every chapter follows the sam pattern: concept, example, your turn.
Raspberry Pi - Le guide de l’utilisateur (Eben Upton, Gareth Halfacree) Pour ceux qui veulent programmer en Python le plus petit ordinateur du monde (pour ceux qui ont l’âme de Mister Q).
Installation
Python dans le détail
An introduction to parallel programming using Python’s multiprocessing module
The key differences between Python 2.7.x and Python 3.x with examples
Trucs et astuces en Python
Livres sur la programmation
Thinking in C++, Bruce Eckel
Effective C++, Scott Meyers
What Every Programmer Should Know About Memory, Ulrich Drepper
The Art of Multiprocessor Programming, Maurice Herlihy, Nir Shavit
Hadoop: The Definitive Guide, 2nd Edition, Tom White (voir aussi GitHub)
Hadoop in Practice, Alex Holmes
Machine Learning#
Machine Learning / Data Science - articles
Sebastian Raschka (machine learning avec Python)
The Elements of Statistical Learning (Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman)
module scikit-learn
Machine Learning with Python (blog)
arXiv Computer Science (tout venant)
Python for Data Analysis (Wes McKinney) Ce livre ne vous apprendra rien sur l’analyse des données mais il présente les outils les plus utilisés aujourd’hui pour faire de l’analyse des données avec Python.
Implementing a Principal Component Analysis (PCA) in Python step by step
Implementing simple sequential feature selection algorithms in Python
Visualising data structures and algorithms through animation
Sequence to Sequence Learning with Neural Networks, Ilya Sutskever, Oriol Vinyals, Quoc V. Le
Livres sur le machine learning
Data-Intensive Text Processing with MapReduce, Jimmy Lin, Chris Dyer
Introducing Microsoft Azure HDInsight, Avkash Chauhan, Valentine Fontama, Michele Hart, Wee Hyong Tok, Buck Woody
The Elements of Statistical Learning, Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman
Python for Data Analysis, Wes McKinney
Building Machine Learning Systems with Python, Willi Richert, Luis Pedro Coelho
Learning scikit-learn: Machine Learning in Python, Raúl Garreta, Guillermo Moncecchi
Modeling Creativity: Case Studies in Python, Tom De Smedt
Critical Mass: How One Thing Leads to Another, Philip Ball
Mathématiques#
Optimisation
module cvxopt
Introduction à l’optimisation - 2e édition (Jean-Christophe Culioli)
Numerical Optimization, (Jorge Nocedal, Stephen J. Wright)
Convex Optimization: Algorithms and Complexity, (Sébastien Brubeck)
Times Series
Enseignements#
Articles
MOOC, cours, Lectures
Vidéo, tutorial
Question des élèves#
Exercices, Puzzle#
Articles de blog
- DataFrames
Exemples de code