data science

Le Titre : Data science fondamentaux et tudes de cas
L'auteur : Eric Biernat
L'éditeur : Editions Eyrolles
Communiqués : 2015
Des Pages : 295
ISBN : 9782212142433
Format du Livre : [PDF] [EPUB] [AUDIOBOOKS]
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RÉSUMÉ DU LIVRE:

Nous vivons une époque très excitante, qui ramène l'analyse de données et les méthodes quantitatives au coeur de la société. L'aboutissement de nombreux projets de recherche, la puissance de calcul informatique disponible et des données à profusion permettent aujourd'hui d'incroyables réalisations, grâce au travail des data scientists. Un livre de référence pour les data scientists La data science est l'art de traduire des problèmes industriels, sociaux. scientifiques, ou de toute autre nature, en problèmes de modélisation quantitative, pouvant être résolus par des algorithmes de traitement de données. Cela passe par une réflexion structurée, devant faire en sorte que se rencontrent problèmes humains, outils techniques/informatiques et méthodes statistiques/algorithmiques. Chaque projet de data science est une petite aventure, qui nécessite de partir d'un problème opérationnel souvent flou, à une réponse formelle et précise, qui aura des conséquences réelles sur le quotidien d'un nombre plus ou moins important de personnes. Eric Biernat et Michel Lutz proposent de vous guider dans cette aventure. Ils vous feront visiter les vastes espaces de la data science modeme, de plus en plus présente dans notre société et qui fait tant parler d'elle, parfois par l'intermédiaire d'un sujet qui lui est corollaire. les big data. Des études de cas pour devenir kaggie master Loin des grands discours abstraits, les auteurs vous feront découvrir, claviers à la main, les pratiques de leur métier de data scientist chez OCTO Technology, l'un des leaders français du domaine. Et vous mettrez également la main à la pâte : avec juste ce qu'il faut de théorie pour comprendre ce qu'impliquent les méthodes mathématiques utilisées, mais surtout avec votre ordinateur personnel, quelques logiciels gratuits et puissants, ainsi qu'un peu de réflexion. vous allez participer activement à cette passionnante exploration !

Le Titre : Data Science par la pratique
L'auteur : Joël Grus
L'éditeur : Editions Eyrolles
Communiqués : 2017-05-25
Des Pages : 307
ISBN : 9782212255478
Format du Livre : [PDF] [EPUB] [AUDIOBOOKS]
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RÉSUMÉ DU LIVRE:

Un ouvrage de référence pour les (futurs) data scientists Les bibliothèques, les frameworks, les modules et les boîtes à outils sont parfaits pour faire de la data science. Ils sont aussi un bon moyen de plonger dans la discipline sans comprendre la data science. Dans cet ouvrage, vous apprendrez comment fonctionnent les outils et algorithmes les plus fondamentaux de la data science, en les réalisant à partir de zéro. Si vous êtes fort en maths et que vous connaissez la programmation, l'auteur, Joël Grus, vous aidera à vous familiariser avec les maths et les statistiques qui sont au coeur de la data science et à acquérir les compétences informatiques indispensables pour démarrer comme data scientist. La profusion des données d'aujourd'hui contient les réponses aux questions que personne n'a encore pensé à poser. Ce livre vous enseigne comment obtenir ces réponses. Suivez un cours accéléré de Python Apprenez les fondamentaux de l'algèbre linéaire, des statistiques et des probabilités, et comprenez comment et quand les utiliser en data science Collectez, explorez, nettoyez, bricolez et manipulez les données Plongez dans les bases de l'apprentissage automatique Implémentez des modèles comme les k plus proches voisins, le Bayes naïf, les régressions linéaire ou logistique, les arbres de décision, les réseaux neuronaux et le clustering Explorez les systèmes de recommandation, le traitement du langage naturel, l'analyse de réseau, MapReduce et les bases de données À qui s'adresse cet ouvrage ? Aux développeurs, statisticiens, étudiants et chefs de projet ayant à résoudre des problèmes de data science. Aux data scientists, mais aussi à toute personne curieuse d'avoir une vue d'ensemble de l'état de l'art de ce métier du futur.

Le Titre : Data science pour l entreprise
L'auteur : Tom Fawcett
L'éditeur : Editions Eyrolles
Communiqués : 2018-08-16
Des Pages : 370
ISBN : 9782212822144
Format du Livre : [PDF] [EPUB] [AUDIOBOOKS]
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RÉSUMÉ DU LIVRE:

Cet ouvrage traite de façon détaillée mais non technique les principes fondamentaux de la data science. Tout au long d'un processus de "raisonnement orienté données", il vous guidera pour acquérir des connaissances utiles et extraire une valeur économique des données que vous collectez. L'apprentissage de la data science vous permettra de comprendre les nombreuses techniques de data mining utilisées aujourd'hui. Ces principes sous-tendent tous les processus et stratégies de data mining qui servent à résoudre des problèmes d'entreprise. "Ce livre est bien plus qu'une introduction à l'analyse de données. C'est un guide essentiel pour ceux d'entre nous (nous tous ?) qui ont entièrement fondé leur entreprise sur l'ubiquité des données et la nécessité, aujourd'hui, de la prise de décision orientée données." Tom Phillips, PDG, Dstillery ; ex-Directeur de Google Search and Analytics. "Les auteurs de ce livre, tous deux experts en data science avant même que la discipline soit nommée ainsi, présentent ici un sujet complexe en le rendant accessible à tous les niveaux. Cet ouvrage est une première du genre : il se concentre sur les concepts de la data science tels qu'ils doivent être appliqués aux problèmes concrets des entreprises. Il est rempli de captivants exemples réels qui illustrent les pro- blèmes courants auxquels les entreprises sont confrontées : l'attrition client, le marketing ciblé, et même une analyse des données sur les whiskies ! Ce livre se distingue par le fait qu'il n'est pas un traité d'algorithmique. Les auteurs ont pour objectif d'aider le lecteur à comprendre les concepts sous-jacents de la data science, mais également et surtout ils expliquent comment aborder un problème de data science et mettre au point une solution qui marche. Si vous avez besoin d'un aperçu complet de la data science, ou si vous êtes un data scientist en herbe qui veut maîtriser les bases de la discipline, ce livre est un indispensable pour vous." – Chris Volinsky, Directeur, Statistics Research, AT&T Labs, Gagnant du Netflix Challenge à 1 M$.

Le Titre : Data science
L'auteur :
L'éditeur :
Communiqués : 2018
Des Pages :
ISBN : 2212674104
Format du Livre : [PDF] [EPUB] [AUDIOBOOKS]
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RÉSUMÉ DU LIVRE:

Le Titre : Big Data et machine learning
L'auteur : Pirmin Lemberger
L'éditeur : Dunod
Communiqués : 2015-02-18
Des Pages : 240
ISBN : 9782100723928
Format du Livre : [PDF] [EPUB] [AUDIOBOOKS]
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RÉSUMÉ DU LIVRE:

Cet ouvrage s’adresse à tous ceux qui réfléchissent à la meilleure utilisation possible des données au sein de l’entreprise, qu’ils soient data scientists, DSI, chefs de projets ou spécialistes métier. Le Big Data s’est imposé comme une innovation majeure pour toutes les entreprises qui cherchent à construire un avantage concurrentiel grâce à l’exploitation de leurs données clients, fournisseurs, produits, processus, machines, etc. Mais quelle solution technique choisir ? Quelles compétences métier développer au sein de la DSI ? Ce livre est un guide pour comprendre les enjeux d’un projet Big Data, en appréhender les concepts sous-jacents (en particulier le machine learning) et acquérir les compétences nécessaires à la mise en place d’un data lab. Il combine la présentation : • de notions théoriques (traitement statistique des données, calcul distribué...) ; • d’outils (écosystème Hadoop, Storm...) ; • d’exemples de machine learning ; • d’une organisation typique d’un projet de data science.

Le Titre : L conomie de partage et le Big Data analytics
L'auteur : Soraya Sedkaoui
L'éditeur : ISTE Group
Communiqués : 2019-07-01
Des Pages : 276
ISBN : 9781784056070
Format du Livre : [PDF] [EPUB] [AUDIOBOOKS]
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RÉSUMÉ DU LIVRE:

Les différentes facettes de l’économie de partage offrent de nombreuses opportunités aux entreprises, en particulier celles qui se distinguent par leurs idées créatives et leurs capacités à connecter facilement les acheteurs et les vendeurs de biens et services via des plateformes numériques. À l’origine de la croissance de cette économie, les technologies numériques avancées génèrent des milliards d’octets de données constituant ce qu’on appelle le Big Data. Cet ouvrage met en évidence le rôle facilitateur du Big Data analytics, afin d’expliquer pourquoi et comment les algorithmes d’analyse de données peuvent être intégrés opérationnellement pour extraire de la valeur et améliorer les pratiques de l’économie de partage. Il examine les raisons pour lesquelles ces nouvelles techniques sont nécessaires aux entreprises de cette économie et propose une série d’applications pratiques illustrant l’utilisation des données dans l’écosystème de partage.

Le Titre : Python pour le data scientist
L'auteur : Emmanuel Jakobowicz
L'éditeur : Dunod
Communiqués : 2019-07-04
Des Pages : 304
ISBN : 9782100802210
Format du Livre : [PDF] [EPUB] [AUDIOBOOKS]
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RÉSUMÉ DU LIVRE:

Python est devenu en quelques années un langage majeur dans l'univers des applications centrées sur le traitement des données, et plus particulièrement des gros volumes de données (big data). Cet ouvrage servira de guide à tous ceux qui s'intéressent à l'utilisation de Python pour le travail sur les données et l'automatisation de certaines tâches (data science). Il met l'accent sur la préparation et la mise en forme des données qui sont essentielles dans la qualité du résultat et qui constituent aujourd'hui une part importante du travail du data scientist. L'ensemble des exemples et des exercices présentés dans cet ouvrage sont disponibles sous forme de Notebooks Jupyter. Ils sont accessibles directement sur GitHub dans le répertoire dédié à l'ouvrage ou en téléchargement sur le site Dunod.

Le Titre : Data Science par analyse des donn es symboliques
L'auteur : Filipe Afonso
L'éditeur :
Communiqués : 2018
Des Pages : 435
ISBN : 2710811812
Format du Livre : [PDF] [EPUB] [AUDIOBOOKS]
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RÉSUMÉ DU LIVRE:

Le Titre : Data science
L'auteur : Eric Biernat
L'éditeur :
Communiqués : 2018
Des Pages :
ISBN : 2212118023
Format du Livre : [PDF] [EPUB] [AUDIOBOOKS]
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RÉSUMÉ DU LIVRE:

Le Titre : Big Data et Machine Learning 3e d
L'auteur : Pirmin Lemberger
L'éditeur : Dunod
Communiqués : 2019-08-14
Des Pages : 272
ISBN : 9782100803422
Format du Livre : [PDF] [EPUB] [AUDIOBOOKS]
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RÉSUMÉ DU LIVRE:

Cet ouvrage s’adresse à tous ceux qui cherchent à tirer parti de l’énorme potentiel des « technologies Big Data », qu’ils soient data scientists, DSI, chefs de projets ou spécialistes métier. Le Big Data s’est imposé comme une innovation majeure pour toutes les entreprises qui cherchent à construire un avantage concurrentiel grâce à l’exploitation de leurs données clients, fournisseurs, produits, processus, machines, etc. Mais quelle solution technique choisir ? Quelles compétences métier développer au sein de la DSI ? Ce livre est un guide pour comprendre les enjeux d’un projet Big Data, en appréhender les concepts sous-jacents (en particulier le Machine Learning) et acquérir les compétences nécessaires à la mise en place d’un data lab. Il combine la présentation : • de notions théoriques (traitement statistique des données, calcul distribué...) ; • des outils les plus répandus (écosystème Hadoop, Storm...) ; • d’exemples d’applications ; • d’une organisation typique d’un projet de data science. Les ajouts de cette troisième édition concernent principalement la vision d’architecture d’entreprise, nécessaire pour intégrer les innovations du Big Data au sein des organisations, et le Deep Learning pour le NLP (Natural Language Processing, qui est l’un des domaines de l’intelligence artificielle qui a le plus progressé récemment).