Statistiques, extraction de données et apprentissage automatique en astronomie : guide pratique en Python pour l’analyse des données d’enquêtes, édition mise à jour van Zeljko Ivezic, Andrew J. Connolly et Jacob T. VanderPlas sont à l’origine d’un manuel en langue anglaise destiné à l’enseignement supérieur et aux professionnels de l’astronomie.
Cet ouvrage de référence traite des méthodes statistiques, de l’extraction de données et de l’apprentissage automatique pour l’analyse d’ensembles de données complexes issus de relevés astronomiques tels que Pan-STARRS, le Dark Energy Survey et la Large Synoptic Survey Telescope. La toute nouvelle édition entièrement mise à jour inclut des exemples pratiques, du code Python et des jeux de données téléchargeables permettant aux utilisateurs de réaliser des analyses reproductibles. Le contenu a été enrichi par de nouveaux sujets, notamment l’apprentissage profond, les modèles bayésiens hiérarchiques et les calculs bayésiens approximatifs.
Caractéristiques :
- Traitement approfondi de la statistique, de l’apprentissage automatique et de l’extraction de données en astronomie
- Utilisation de jeux de données astronomiques récents et accessibles
- Code Python pratique, uniformément documenté et disponible gratuitement
- Adapté comme référence pour les scientifiques et comme manuel pour les étudiants
Ce manuel s’inscrit dans le prolongement de domaines tels que l’astronomie théorique et mathématique et l’astrophysique.
Série : Princeton Series in Modern Observational Astronomy