Big data et machine learning : les concepts et les outils de la data science
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| Autres auteurs: | , , , |
| Support: | Livre |
| Langue: | Français |
| Publié: |
Malakoff :
Dunod,
DL 2016.
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| Édition: | 2e édition. |
| Collection: | InfoPro. Management des systèmes d'information
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| 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 |
| 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 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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| Description: | Autre contribution : Jean-Luc Raffaëlli (auteur) |
| Description matérielle: | 1 vol. (XVI-255 p.) : ill., couv. ill. en coul. ; 25 cm. |
| Bibliographie: | Notes bibliogr. et webogr. Index |
| ISBN: | 9782100754632 (br.) : |