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.
Support: Livre
Langue: Français
Publié: Malakoff : Dunod, DL 2019.
Édition: 3e édition.
Collection: InfoPro. Management des systèmes d'information
Sujets:
Autres localisations: Voir dans le Sudoc
Résumé: La 4e de couv. indique : "Cet ouvrage s adresse à tous ceux qui cherchent à tirer parti de l énorme potentiel des technologies Big Data, 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, etc. Il a en outre permis l'émergence des techniques d'apprentissage automatique (Machine Learning, Deep Learning) qui ont relancé le domaine de l'intelligence artificielle. 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 et acquérir les compétences nécessaires à la mise en place d une architecture d'entreprise adaptée. Il combine la présentation : de notions théoriques (traitement statistique des données, calcul distribué...) ; des outils les plus répandus ; d exemples d applications, notamment en NLP (Natural Language Processing) ; d une organisation typique d un projet de data science."