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Big data et machine learning : les concepts et les outils de la data science
4e de couv. : " 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 entrepr...
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| Auteurs principaux : | , , , |
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| Format : | Livre |
| Langue : | français |
| Titre complet : | Big data et machine learning : les concepts et les outils de la data science / Pirmin Lemberger,... Marc Batty,... Médéric Morel,... [et al.]; préface d'Aurélien Géron |
| Édition : | 2e édition |
| Publié : |
Malakoff :
Dunod
, DL 2016 |
| Description matérielle : | 1 vol. (XVI-255 p.) |
| Collection : | InfoPro. Management des systèmes d'information |
| Sujets : |
| Résumé : | 4e de couv. : " 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... Cette deuxième édition est complétée et enrichie par des mises à jour sur les réseaux de neurones et sur le Deep Learning ainsi que sur Spark." |
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| Notes : | Autre contribution : Jean-Luc Raffaëlli (auteur) |
| Bibliographie : | Notes bibliogr. et webogr. Index |
| ISBN : | 978-2-10-075463-2 |