7 livres pour mieux vous former à la Data Science

📝 La sélection détaillée
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La data science est devenue incontournable dans un monde où les données sont au cœur de la prise de décision. Mais comment se former efficacement à cette discipline complexe et en constante évolution ?

Nous avons sélectionné pour vous 7 livres essentiels qui vous donneront des bases solides en data science, de la théorie à la pratique, quel que soit votre niveau de départ.

Ce qu’il faut retenir

Deep Learning avec Keras et TensorFlow : la bible pour maîtriser les fondamentaux

Deep Learning avec Keras et TensorFlow

La 3e édition de Deep Learning avec Keras et TensorFlow d’Aurélien Géron est un incontournable pour tout data scientist souhaitant maîtriser les bases du deep learning. Avec plus de 100 000 exemplaires vendus dans le monde, dont 25 000 en France selon des chiffres de Dunod, c’est un livre qu’il faut avoir dans sa petite bibliothèque. Voici pourquoi ce livre est essentiel :

  • Il explique en détail les concepts fondamentaux du deep learning de manière claire et progressive.
  • Il montre comment mettre en pratique ces notions à travers de très nombreux exemples de code utilisant Keras et TensorFlow 2.
  • Entièrement refondue, cette nouvelle édition couvre les avancées les plus récentes :
  • Transformers, grands modèles de langage (GPT-4), réseaux GAN, modèles de diffusion (DALL-E 2)…
  • Détection d’objets, segmentation sémantique, agents d’apprentissage par renforcement…
  • Les codes Python, disponibles en ligne, utilisent l’API Keras de façon approfondie. Ils couvrent aussi des librairies comme Hugging Face.
  • Des chapitres sont consacrés au déploiement : mise à l’échelle sur le cloud (Google Vertex AI), edge computing sur mobile… 

En 600 pages richement illustrées, ce livre vous donnera des bases solides en deep learning et vous armera pour vos projets de data science. Un must-have pour les débutants comme pour les praticiens souhaitant approfondir leurs connaissances !

Pour ceux désireux d’approfondir leurs compétences en Data Science, découvrez également nos recommandations pour les meilleures formations en Data Science.

R pour les data sciences : le guide indispensable pour maîtriser l’analyse de données avec R

R pour les data sciences

R pour les data sciences est un livre incontournable pour tous ceux qui souhaitent exploiter pleinement le langage R dans leurs projets d’analyse de données. Avec près de 500 000 téléchargements du livre en version originale gratuite selon les chiffres de son site, ce livre est essentiel parce que :  

  • Il couvre toutes les étapes clés d’un projet data science avec R :
  • Import et chargement des données
  • Rangement et nettoyage des données 
  • Transformation des variables
  • Visualisation des résultats
  • Modélisation statistique
  • Les auteurs, Hadley Wickham et Garrett Grolemund, sont des experts reconnus du langage R et du package Tidyverse.
  • Le livre adopte une approche très pratique, avec de nombreux exemples de code et cas d’usage.
  • Il ne nécessite pas d’être un programmeur expert, mais permet de monter en compétences progressivement. 

Grâce à ce livre, vous pourrez :

  • Importer efficacement vos données dans R depuis diverses sources
  • Structurer et transformer vos données pour les analyser facilement
  • Produire des visualisations percutantes avec ggplot2
  • Créer des modèles statistiques et machine learning puissants 

En près de 500 pages, les auteurs vous transmettront les meilleures pratiques et astuces pour réussir vos projets data science avec R. Un must-have pour les débutants comme pour les utilisateurs réguliers souhaitant approfondir leurs connaissances ! 

Pour complémenter votre formation avec R, nous vous recommandons de rejoindre des communautés en ligne où vous pouvez poser des questions et partager des connaissances. Pour en savoir plus sur ces communautés, consultez notre page dédiée aux communautés à rejoindre pour mieux se former à la Data Science.

Learning Spark : le guide indispensable pour maîtriser l’analyse de données à grande échelle avec Apache Spark 

Learning Spark

Learning Spark est un livre incontournable pour tous ceux qui souhaitent exploiter la puissance d’Apache Spark pour l’analyse de données massives. C’est le 3e livre le plus vendu dans la catégorie « Data Mining » sur Amazon. S’il trouve sa place dans notre sélection, c’est parce que :

  • Il couvre toutes les fonctionnalités clés de Spark pour le traitement de données à grande échelle :
  •  APIs de haut niveau : DataFrames, Datasets, Spark SQL
  •  Traitement de données structurées et non structurées (JSON, CSV, Avro, Parquet…)
  •  Connexion à diverses sources de données : Hive, Kafka, S3…
  •  Analyse de données en batch et en streaming avec Structured Streaming
  • Les auteurs sont des experts reconnus de l’écosystème Spark :
  • Jules Damji, Brooke Wenig et Denny Lee sont des « Developer Advocate » chez Databricks
  • Tathagata Das est un contributeur majeur d’Apache Spark, lead developer de Structured Streaming
  • L’ouvrage met l’accent sur les bonnes pratiques et les points clés de Spark :
  • Optimisation des performances via les mécanismes de Spark SQL
  • Monitoring et tuning des traitements Spark
  • Construction de pipelines de données fiables avec Delta Lake
  • Il aborde aussi l’utilisation de Spark pour le machine learning :
  • Librairies MLlib pour le ML distribué et Koalas pour la data science
  • Mise en production de modèles avec MLflow 

Grâce à ce livre richement illustré de code et de cas d’usage, vous pourrez :

  • Monter rapidement en compétences sur Spark, que vous utilisiez Python, SQL, Scala ou Java
  • Comprendre comment Spark fonctionne « sous le capot » pour construire des traitements efficaces
  • Mettre en place de bout en bout des pipelines d’analyse de données robustes et scalables 

Que vous soyez data engineer, data scientist ou développeur,Learning Spark sera votre référence pour exploiter tout le potentiel de Spark. Cette 2e édition mise à jour pour Spark 3 est un must-have !

Data Science from Scratch : le guide indispensable pour maîtriser les fondamentaux de la data science avec Python 

Data Science from Scratch

Cité dans le top 20 des meilleurs livres de data science par la plateforme KDnuggets, Data Science from Scratch est un livre incontournable pour tous ceux qui souhaitent comprendre les principes de base de la data science et les implémenter en Python. Voici pourquoi cet ouvrage est essentiel :

  •  Il couvre tous les concepts clés de la data science, du niveau débutant à avancé :
  •  Bases de Python, algèbre linéaire, statistiques, probabilités
  • Collecte, exploration, nettoyage et manipulation de données
  • Fondamentaux du machine learning : régression, classification, clustering…
  • Sujets avancés : recommandation, NLP, réseaux de neurones, big data…
  • L’auteur, Joel Grus, utilise une approche « from scratch » :
  • Tous les algorithmes sont implémentés à partir de zéro en Python
  • Cela permet de comprendre en profondeur leur fonctionnement interne
  • Le code est clair, concis et abondamment commenté
  • Le livre adopte un ton humoristique et accessible, sans sacrifier la rigueur :
  • Les explications sont limpides même pour les concepts complexes
  • De nombreux exemples et illustrations facilitent la compréhension
  • Les blagues et anecdotes rendent la lecture divertissante

 Grâce à ce livre, vous pourrez :

  • Acquérir de solides bases en Python et dans les maths utiles en data science
  • Maîtriser les techniques de manipulation et visualisation de données
  • Implémenter vous-même une large gamme d’algorithmes de machine learning
  • Comprendre les principes fondamentaux derrière les bibliothèques spécialisées de data science

Que vous soyez débutant ou que vous ayez déjà une expérience en programmation, Data Science from Scratch vous donnera les clés pour démarrer ou approfondir vos connaissances en data science avec Python. Cette 2e édition mise à jour pour Python 3.6+ est un must-have dans votre bibliothèque !

Pour en savoir plus sur les étapes à suivre pour devenir data scientist, consultez notre guide pour réussir comme data scientist.

Data Science For Dummies : le guide indispensable pour découvrir la data science sans se prendre la tête

Data Science For Dummies

Ecrit par Lillian Pierson, une auteur élue « Top Voice » dans la catégorie Data Science sur LinkedIn, Data Science For Dummies est le livre parfait pour tous ceux qui veulent comprendre ce qu’est la data science et comment elle peut créer de la valeur pour les entreprises. Ce livre est incontournable parce que : 

  • Il couvre tous les fondamentaux de la data science de manière simple et accessible :
  • Les concepts clés : big data, data engineering, machine learning…
  • Les principaux outils et langages : Hadoop, MapReduce, Python, R…
  • Les techniques essentielles : probabilités, statistiques, modélisation, visualisation…
  • L’auteure, Lillian Pierson, est une experte reconnue qui vulgarise avec talent des notions complexes.
  • Le livre adopte l’approche For Dummies qui a fait ses preuves :
  • Un ton léger et humoristique
  • Des explications claires et concrètes
  • De nombreux conseils pratiques et exemples

 Grâce à ce livre, vous pourrez :

  • Comprendre ce qu’est la data science et ce que font les data scientists
  • Découvrir comment la data science peut booster la performance de votre entreprise
  • Vous familiariser avec les outils et méthodes de base de l’analyse de données
  • Avoir un aperçu des domaines d’application de la data science : e-commerce, environnement, lutte contre la criminalité…

Que vous soyez un débutant complet ou que vous ayez déjà quelques connaissances, Data Science For Dummies vous donnera des bases solides pour appréhender ce domaine passionnant et porteur. Un indispensable pour ne pas rater le train de la data science !

Data science : fondamentaux et études de cas : le guide indispensable pour comprendre et pratiquer la data science 

Data science fondamentaux et etudes de cas

Data science : fondamentaux et études de cas est un livre incontournable pour tous ceux qui veulent découvrir concrètement ce qu’est la data science. Dans le cadre de votre formation, vous devez l’avoir parce que :

  • Il présente de façon claire et accessible les concepts clés de la data science moderne :
  •  Collecte, nettoyage et analyse de données
  •  Algorithmes de machine learning
  •  Outils et langages : Python, R, Hadoop, Spark…
  • Les auteurs, Eric Biernat et Michel Lutz, sont des praticiens expérimentés qui partagent leur savoir-faire opérationnel de data scientists.
  • Le livre adopte une approche très concrète, basée sur de nombreux cas d’usage réels et des études de cas détaillées.
  • Il fournit les bases théoriques et mathématiques nécessaires pour comprendre les algorithmes, sans noyer le lecteur sous les formules.
  • Tous les exemples de code Python et R sont disponibles en ligne pour s’exercer.

 Grâce à ce livre, vous pourrez :

  • Comprendre en quoi consiste réellement le travail d’un data scientist
  • Découvrir les principales méthodes et techniques utilisées en data science
  • Savoir par où commencer pour mener à bien un projet d’analyse de données
  • Avoir un panorama des best practices et des pièges à éviter

Que vous soyez développeur, statisticien, chef de projet ou simplement curieux, ce livre vous donnera une vision à la fois globale et concrète de la data science. Avec son ton vivant et son contenu riche en exemples, c’est un ouvrage idéal pour entrer dans le vif du sujet. Un indispensable pour démystifier la data science sans rien sacrifier à la rigueur !

En explorant les études de cas pratiques de la data science moderne, découvrez aussi les compétences utiles pour exceller dans la Data Science, ce domaine en constante évolution.

Big Data : la révolution des données massives qui va transformer notre façon de vivre et de penser

Big Data

Traduit dans plus de 20 langues selon sa maison d’édition (Houghton Mifflin Harcourt) Big Data est un livre incontournable pour comprendre la révolution des données massives qui est en train de bouleverser notre monde. Voici pourquoi cet ouvrage est essentiel : 

  • Les auteurs, Viktor Mayer-Schönberger et Kenneth Cukier, sont des experts reconnus du big data. Ils nous livrent une analyse lucide et accessible de ce phénomène majeur.
  • Le livre explique de façon limpide ce qu’est le big data et en quoi il constitue une rupture radicale dans notre rapport aux données :
  • L’explosion du volume, de la variété et de la vélocité des données
  • La primauté des corrélations sur la causalité
  • L’acceptation de l’imprécision et du désordre des données
  • À travers de nombreux exemples concrets, il montre les opportunités immenses offertes par le big data dans tous les domaines :
  • Santé, éducation, transports, commerce, sécurité…
  • Prédiction des épidémies, des embouteillages, des tendances de consommation…
  • Il met en lumière les risques liés à cette déferlante de données :
  • Atteintes à la vie privée, discrimination, perte de liberté…
  • Dérive vers une société de la surveillance et du contrôle
  • Il esquisse des pistes pour un usage éthique et responsable du big data, au service du bien commun.

En 250 pages, Big Data offre une synthèse éclairante sur un sujet complexe et crucial pour notre avenir. C’est un livre essentiel pour tous ceux qui veulent comprendre le monde d’aujourd’hui et de demain.

Voici un tableau comparatif des différents livres :

LivreDomainePublicApproche
Deep Learning avec Keras et TensorFlowDeep learningDébutants à expertsThéorique et pratique avec du code
R pour les Data SciencesAnalyse de données avec RDébutants à utilisateurs réguliersPratique avec beaucoup d’exemples
Learning SparkBig Data avec Apache SparkData engineers, data scientists, développeursFocus sur les bonnes pratiques
Data Science from ScratchFondamentaux de la data scienceDébutants à niveau intermédiaireImplémentation from scratch en Python
Data Science For DummiesConcepts de base de la data scienceGrands débutantsVulgarisation accessible
Data Science : fondamentaux et études de casPanorama de la data science moderneTous profils curieux ou débutantsThéorie et cas d’usage concrets
Big DataRévolution des données massivesTous publicsAnalyse des enjeux et opportunités
Tableau comparatif des différents livres

Conclusion 

Se plonger dans des livres de référence est une excellente manière d’acquérir des bases solides en data science. Que ce soit pour découvrir les fondamentaux, approfondir vos compétences en R ou Spark, ou maîtriser le deep learning, chaque ouvrage de cette sélection apporte une valeur unique. LearnThings recommande de compléter ces lectures par des formations adaptées, pour une montée en compétences progressive et structurée dans ce domaine en pleine expansion.

FAQ : Les questions des internautes

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Samse-Deen Radji
Habile rédacteur web SEO, Samse-Deen sait mettre en avant les produits et services sur les canaux digitaux, en utilisant les techniques SEO et en adaptant son style aux différentes cibles. Il collabore efficacement avec les équipes internes et externes pour promouvoir les projets. Samse-Deen RADJI est aussi un sociologue passionné et un professionnel polyvalent. Spécialiste en genre et gestion des projets de développement, il possède une solide expertise dans ces domaines clés pour faire avancer les organisations et la société.
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