Introduction à la science des données pour les étudiants en ingénierie - Broché

de Bilionis Ilias (Auteur)

Ce livre offre aux étudiants en ingénierie une introduction concise et pratique à la science des données - aucune expérience préalable requise. Conçu spécifiquement pour ceux qui débutent en programmation et en analyse statistique, le livre présente les outils et concepts essentiels derrière les systèmes d'IA prédictive actuels.

Basé sur un cours éprouvé à l'Université Purdue, Introduction à la science des données pour les étudiants en ingénierie dote les étudiants des connaissances fondamentales en science des données, telles que la programmation Python, les techniques d'analyse de données et les concepts statistiques fondamentaux essentiels à la modélisation prédictive. À travers des exemples d'ingénierie réels (par exemple, la prédiction de l'efficacité des moteurs), les étudiants apprennent à visualiser et à analyser des données expérimentales réelles, à appliquer les probabilités pour gérer l'incertitude et à construire des modèles prédictifs fiables étape par étape.

Couvrant tout, des tableaux de données et de la visualisation à la régression logistique et à l'estimation par maximum de vraisemblance, le livre prépare les étudiants à être prêts pour les données en moins d'un semestre. À la fin du livre, les lecteurs auront acquis non seulement des connaissances théoriques, mais aussi une expérience pratique avec des outils qu'ils pourront utiliser immédiatement en laboratoire, en stage ou dans leur future carrière. C'est un guide essentiel pour tout étudiant en ingénierie souhaitant maîtriser les données dans un monde de plus en plus axé sur l'IA.