Python pour les SHS
Introduction à la programmation pour le traitement de données
Ce manuel propose une introduction à la programmation Python, adaptée aux usages du traitement des données en sciences humaines et sociales (SHS). Complété avec de nombreux exemples de code et des études de cas concrets, il permet une familiarisation progressive à la programmation, au langage Python et à sa philosophie. Python permet à la fois de réaliser les traitements statistiques habituels des SHS tout en ouvrant aux nouveaux usages liés à l’automatisation des tâches informatiques, le traitement des grands corpus des humanités numériques ou encore la collecte de données sur les réseaux sociaux. Les auteurs du manuel détaillent cette flexibilité de Python tout en soulignant l’importance de la diffusion et de la reproductibilité des traitements informatiques.
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2021 Émilien Schultz et Matthias Bussonnier ![]()
Domaine :
Sciences |
Statistiques Collection : Pratique de la statistique ![]() Format : 15,5 x 24 cm Illustrations : N & B ISBN : 978-2-7535-8106-7
Disponibilité : en librairie |
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Prologue (Fichier pdf, 429 Ko)
Sommaire (Fichier pdf, 251 Ko)
4e de couverture (Fichier pdf, 25 Ko)
Émilien Schultz est chercheur en sociologie, formé en physique appliquée à l’ENS de Cachan et agrégé en physique appliquée. Il mène des recherches sur l’organisation de la recherche scientifique et l’innovation dans le cadre de collaborations interdisciplinaires avec les sciences expérimentales et médicales.
Matthias Bussonnier est biophysicien de formation, formé en physique à l’ENS de Cachan et agrégé en physique. Lauréat du Prix ACM Software System pour son travail sur Jupyter avec l’université de Berkeley et contributeur aux communautés Open source, il développe des solutions avec Python tout en participant à des projets visant à améliorer l’utilisation des outils de programmation pour les sciences.