Data scientist et langage R : guide d'autoformation à l'exploitation intelligente des big data
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| Auteur principal: | |
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| Autres auteurs: | |
| Support: | Livre |
| Langue: | Français |
| Publié: |
St-Herblain :
Éditions ENI.
C 2018.
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| Édition: | 2e édition. |
| Collection: | Epsilon
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| Sujets: | |
| Autres localisations: | Voir dans le Sudoc |
| Résumé: | Un parcours didactique et professionnalisant permettant de s'intégrer à une équipe de data scientists, d'aborder des articles de recherche en langage R, ou de manager une équipe projet comprenant des data scientists. Les auteurs abordent notamment des sujets comme le traitement du langage naturel, les séries temporelles, la logique floue ou encore la manipulation des images. ↑Electre 2020 |
| Résumé: | Un parcours didactique et professionnalisant permettant de s'intégrer à une équipe de data scientists, d'aborder des articles de recherche en langage R, ou de manager une équipe projet comprenant des data scientists. Les auteurs abordent notamment des sujets comme le traitement du langage naturel, les séries temporelles, la logique floue ou encore la manipulation des images. ↑Electre 2020 |
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| Description: | La couv. porte en plus : "Informatique technique" ; "Fichiers complémentaires à télécharger" |
| Description matérielle: | 1 vol. (811 p.) : ill., graph., couv. ill. en coul. ; 22 cm. |
| Bibliographie: | Bibliogr. p. 769-771. Index |
| ISBN: | 9782409013973 (br.) : |