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Titre :
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Big data et machine learning : les concepts et les outils de la data science
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Auteurs :
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P. Lemberger, Auteur ;
M. Batty, Auteur ;
M. Morel, Auteur ;
J. Raffaelli, Auteur ;
A. Géron, Préfacier
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Type de document :
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ouvrage
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Mention d'édition :
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2.ed
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Editeur :
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Malakoff [France] : Dunod, 2016
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Collection :
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InfoPro. Management des syst?emes d'information, ISSN 1773-5483
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Sous-collection :
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Management des syst?emes d'information
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ISBN/ISSN/EAN :
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978-2-10-075463-2
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Format :
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1 vol. (XVI-255 p.) / ill., couv. ill. en coul. / 25 cm
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Langues :
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= Français
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Mots-clés :
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BIG DATA
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MACHINE LEARNING
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DATA SCIENCE
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Résumé :
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4e de couv. : " Cet ouvrage s?adresse ?a tous ceux qui r?efl?echissent ?a la meilleure utilisation possible des donn?ees au sein de l?entreprise, qu?ils soient data scientists, DSI, chefs de projets ou sp?ecialistes m?etier. Le Big Data s?est impos?e comme une innovation majeure pour toutes les entreprises qui cherchent ?a construire un avantage concurrentiel gr?ace ?a l?exploitation de leurs donn?ees clients, fournisseurs, produits, processus, machines, etc. Mais quelle solution technique choisir ? Quelles comp?etences m?etier d?evelopper au sein de la DSI ? Ce livre est un guide pour comprendre les enjeux d?un projet Big Data, en appr?ehender les concepts sous-jacents (en particulier le machine learning) et acqu?erir les comp?etences n?ecessaires ?a la mise en place d?un data lab... Cette deuxi?eme ?edition est compl?et?ee et enrichie par des mises ?a jour sur les r?eseaux de neurones et sur le Deep Learning ainsi que sur Spark."
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