Ce livre présente à des personnes non data scientists, et sans connaissances particulières en mathématiques, la méthodologie du machine learning, ses concepts et l'implémentation de ceux-ci en python. il commence par une présentation du machine learning puis de la méthode crisp où chaque phase est détaillée avec les différentes étapes.les premiers chapitres s'intéressent donc aux phases de data understanding (ou compréhension des données) et de data preparation (préparation des données). dans le premier sont présentés des analyses statistiques de datasets, que cela soit sous forme numérique ou graphique. dans le deuxième sont vues les principales techniques utilisées pour la préparation des données, avec leur rôle et des conseils sur leur utilisation.ensuite, plusieurs chapitres sont dédiés chacun à une tâche de machine learning : etmiddotla classification