Titre : | Big data et machine learning : les concepts et les outils de la data science |
Auteurs : | Pirmin Lemberger ; Marc Batty ; Médéric MOREL ; Jean-Luc Raffaëlli |
Type de document : | Livre |
Mention d'édition : | 2ème édition |
Editeur : | PARIS : DUNOD, 2016 |
Collection : | Management des systèmes d'information |
ISBN/ISSN/EAN : | 978-2-10-075463-2 |
Format : | 1 vol. (255 p.) / graphiques, schémas, tableaux / 25 cm |
Langues: | Français |
Concepts : |
INFORMATIQUE
TRAITEMENT DES DONNEES DONNEES STATISTIQUES CLIENTELE BASE DE DONNEES |
Index. décimale : | 003 |
Résumé : | 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. 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...) et d'exemples de machine learning ; Cette deuxième édition comporte des ajouts sur le deep learning et les réseaux de neurones, ainsi que des compléments et des mises à jour sur les moteurs de recommandations et Spark. Les compléments en ligne seront enrichis de nouveaux jeux de données pour un début de mise en pratique. |
Exemplaires (1)
Cote | Support | Section | Disponibilité |
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003 LEM | Livre | Numérique | Disponible |