C++ pour la Data Science : Calculs, vitesse, efficacité

Le livre "C++ pour la Data Science" est un pont entre le monde du calcul haute performance et les défis modernes de l'analyse de données. Si Python est devenu votre outil principal, mais que vous êtes confronté à des limitations de vitesse ou de mémoire, ce livre montrera comment C++ peut résoudre ces problèmes sans sacrifier la flexibilité.

Contrairement aux manuels typiques sur le langage, ce guide se concentre exclusivement sur les aspects appliqués de la Data Science : du chargement et du prétraitement de gros fichiers CSV à l'implémentation de vos propres algorithmes de descente de gradient et d'opérations matricielles. Vous apprendrez à combiner la puissance de C++ avec la commodité de Python via pybind11, créant ainsi des solutions hybrides.

À qui s'adresse ce livre ?

• Data Scientists et ingénieurs ML souhaitant accélérer les pipelines existants ;
• Développeurs Python qui veulent apprendre C++ pour travailler avec le Big Data ;
• Étudiants en filières techniques étudiant les méthodes numériques et les algorithmes ;
• Programmeurs C++ qui se tournent vers le domaine de l'analyse de données.

Ce que vous apprendrez et maîtriserez :

• Les bases de C++ pour la Data Science : travail avec STL, pointeurs intelligents, lambdas et algorithmes parallèles ;
• Méthodes numériques : algèbre linéaire avec Eigen, distributions statistiques, optimisation ;
• Traitement de données : analyse CSV/JSON, travail avec des jeux de données, fichiers memory-mapped pour des données gigaoctets ;
• Apprentissage automatique : implémentation de k-NN, régression linéaire, réseaux de neurones from scratch ;
• Intégration avec Python : création de modules Python en C++ avec pybind11 pour une utilisation dans Jupyter et en production ;
• Performance : profilage, optimisation du cache, instructions AVX et OpenMP pour le multithreading.

Le livre contient plus de 50 exemples pratiques et projets prêts à l'emploi, notamment un analyseur de logs haute performance, un système de recommandation et une bibliothèque pour le calcul rapide de métriques statistiques. Chaque exemple est accompagné d'explications et de benchmarks.

Que vous travailliez sur de l'analyse en temps réel, de la vision par ordinateur ou des modèles financiers — C++ vous donnera le contrôle sur chaque octet et chaque cycle du processeur. Commencez à utiliser son potentiel dès aujourd'hui !