Big data et machine learning : manuel du data scientist
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 entrepri...
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| Hauptverfasser: | , , , |
|---|---|
| Weitere Verfasser: | |
| Format: | Livre papier |
| Sprache: | Français |
| Veröffentlicht: |
Paris :
Dunod
DL 2015.
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| Schriftenreihe: | InfoPro. Management des systèmes d'information
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| Schlagworte: | |
| Anmerkung: |
Autre tirage : 2016 Autre contribution : Jean-Luc Raffaëlli (auteur) |
| Autres localisations: | Voir dans le Sudoc |
| Edition sous un autre format: | • Big data et machine learning, manuel du data scientist, Pirmin Lemberger,... Marc Batty,... Médéric Morel,... [et al.], Paris, Dunod, 2015, 978-2-10-072393-5 |
| LEADER | 03078nam a22003617a 4500 | ||
|---|---|---|---|
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| 009 | PPN184171393 | ||
| 020 | |a 9782100720743 (br.) : |c 29,90 EUR | ||
| 024 | |a 9782100720743 | ||
| 041 | 0 | |a fre |f fre | |
| 082 | |a 006.31 |z fre | ||
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| 082 | |a 658.403 | ||
| 100 | 1 | |a Lemberger, Pirmin. | |
| 245 | 1 | 0 | |a Big data et machine learning : |b manuel du data scientist |c Pirmin Lemberger,... Marc Batty,... Médéric Morel,... [et al.] ; préface de Michel Delattre,... |
| 260 | |a Paris : |b Dunod, |c DL 2015. | ||
| 300 | |a 1 vol. (XVIII-219 p.) : |b ill., couv. ill. en coul. ; |c 25 cm. | ||
| 490 | 1 | |a InfoPro. Management des systèmes d'information | |
| 500 | |a Autre tirage : 2016 | ||
| 500 | |a Autre contribution : Jean-Luc Raffaëlli (auteur) | ||
| 504 | |a Notes bibliogr. et webogr.. Index | ||
| 505 | 0 | |a Première partie : Les fondements du Big Data -- 1. Les origines du Big Data -- 2. Le Big Data dans les organisations -- 3. Le mouvement NoSQL -- 4. l'algorithme MapReduce et le framework Hadoop -- Deuxième partie : Le métier de data scientist -- 5. Le quotidien du data scientist -- 6. Exploration et préparation de données -- 7. Le machine learning -- 8. La visualisation des données -- Troisième partie : Les outils du Big Data -- 9. l'écosystème Hadoop -- 10. Analyse de logs avec Pig et Hive -- 11. Les architectures -- 12. Apache Storm | |
| 520 | |a 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. (4e de couv.) | ||
| 650 | |a Données massives | ||
| 650 | |a Apprentissage automatique | ||
| 650 | |a Exploration de données | ||
| 700 | 1 | |a Batty, Marc. |4 aut | |
| 700 | 1 | |a Morel, Médéric. |4 aut | |
| 700 | 1 | |a Raffaëlli, Jean-Luc. |4 aut | |
| 700 | 1 | |a Delattre, Michel, |d 19..-...., |c informaticien. |4 aui | |
| 776 | 0 | |0 185575625 |t Big data et machine learning |o manuel du data scientist |f Pirmin Lemberger,... Marc Batty,... Médéric Morel,... [et al.] |c Paris |n Dunod |d 2015 |z 978-2-10-072393-5 | |
| 997 | |0 522360 |1 Livre papier |a Ressource papier |b INSA |c 0/Bourges/ |c 1/Bourges/INSA CVL/ |z Bourges, INSA CVL, 658.05 LEM | ||