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Accueil>Sciences & Techniques>Informatique>Datascience, IA et machine learning
  • Big Data et Machine Learning
Je découvre un extrait du livre

Big Data et Machine Learning - 3e édition

Les concepts et les outils de la data science
Pirmin Lemberger, Marc Batty, Médéric Morel, Jean-Luc Raffaëlli

Existe au format livre et ebook

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...
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Parution : 
août 2019
Collection : 
InfoPro
Marque : 
Dunod
Logo dunod Fiche
Expédié sous 24h
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Accès rapide
  • La presse en parle
  • Présentation
  • Sommaire
  • Auteur(s)
  • Actualités
  • Caractéristiques

La presse en parle

EDI

‘…Nombreuses sont les publications consacrées au big data … Rares sont ceux écrits en français, et très peu manifestent une intention didactique. «  Big data et machine learning  », est l'une de ces heureuses exceptions…’Tangente

‘…Le Big Data, techniquement, comment ça marche…’

Présentation 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 de l’exploitation de leurs données clients,  fournisseurs, produits, processus, etc.
Il a en outre permis l’émergence des techniques d’apprentissage  automatique (Machine Learning, Deep Learning…) qui ont  relancé le domaine de l’intelligence artificielle.
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 et acquérir les  compétences nécessaires à la mise en place d’une architecture  d’entreprise adaptée.
Il combine la présentation :

  • de notions théoriques (traitement statistique des données,  calcul distribué…) ;
  • des outils les plus répandus ;
  • d’exemples d’applications, notamment en NLP (Natural  Language Processing) ;
  • d’une organisation typique d’un projet de data science.

Sommaire de l'ouvrage

Les fondements du Big Data. Les origines du Big Data. Le Big Data dans les organisations. Le mouvement NoSQL. L’algorithme MapReduce et le framework Hadoop. Le métier de data scientist. Le quotidien du data scientist. Exploration et préparation de données. Le Machine Learning. La visualisation des données. Les outils du Big Data. L’écosystème Hadoop. Analyse de logs avec Pig et Hive. Les architectures λ. Apache Storm.
 
 

Auteur(s) de l'ouvrage

  • Pirmin Lemberger
    Pirmin Lemberger
    Data scientist, directeur scientifique chez onepoint.
  • Marc Batty
    Marc Batty
    Cofondateur de Dataiku.
  • Morel Médéric
    Médéric Morel
    Cofondateur et CEO de Mapwize, une plateforme de cartographie indoor.
  • Jean-Luc Raffaëlli
    Jean-Luc Raffaëlli
    Directeur de projet stratégique à la DSI du groupe La Poste

Actualités

Quand intelligence artificielle et neurosciences révolutionnent l’apprentissage
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Le Big Data et Machine Learning - Interview de Médéric Morel
Interview
Le Big Data et Machine Learning - Médéric Morel
Le Big Data, un fabuleux champ de recherche exploratoire pour l’informatique. Interview de Médéric Morel, co-auteur du livre " Big Data et Machine Learning, Les concepts et les outils de la data science "
Big Data et Machine Learning
  • Actualité Quand intelligence artificielle et neurosciences révolutionnent l’apprentissage
  • Interview Python pour le data scientist - Emmanuel Jakobowicz
  • Interview Le Big Data et Machine Learning - Médéric Morel
   
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Caractéristiques du livre

Pages
272 pages
Format
175 x 248 mm
Collection
InfoPro
Parution
août 2019
Marque
Dunod
Public
Professionnel
EAN
9782100790371

EAN Ebook : Epub

9782100803422
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