Big data et machine learning : les concepts et les outils de la data science

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Auteur principal: Lemberger, Pirmin.
Autres auteurs: Batty, Marc., Morel, Médéric., Raffaëlli, Jean-Luc., Géron, Aurélien.
Support: Livre
Langue: Français
Publié: Malakoff : Dunod, DL 2016.
Édition: 2e édition.
Collection: InfoPro. Management des systèmes d'information
Sujets:
Autres localisations: Voir dans le Sudoc
Résumé: Guide pour comprendre les enjeux d'un projet big data. Combine la présentation des concepts théoriques tels que le traitement statistique des données, le calcul distribué, la description des outils comme Hadoop, Storm, Elastic search, etc., et des retours d'expérience. Avec des ajouts sur le deep learning et les réseaux de neurones, des mises à jour sur les moteur de recommandations et Spark. ↑Electre 2017

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