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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| Auteurs principaux: | , , , |
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| Outros autores: | |
| Formato: | Livre papier |
| Idioma: | Français |
| Publicado: |
Paris :
Dunod
DL 2015.
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| Series: | InfoPro. Management des systèmes d'information
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| Sujets: | |
| Nota: |
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 |
Table des matières:
- 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