Big Data et Machine Learning - Manuel du data scientist - 2e éd.


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, 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.
Il combine la présentation :
• de notions théoriques (traitement statistique des données, calcul distribué...) ;
• des outils les plus répandus (écosystème Hadoop, Storm...) ;
• d’exemples d’applications ;
• d’une organisation typique d’un projet de data science.
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.

EN SAVOIR PLUS


Présentation

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, 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.
Il combine la présentation :
• de notions théoriques (traitement statistique des données, calcul distribué...) ;
• des outils les plus répandus (écosystème Hadoop, Storm...) ;
• d’exemples d’applications ;
• d’une organisation typique d’un projet de data science.
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.

Caractéristiques

Pages

272


Collection

Management des systèmes d'information


9782100754632

EAN papier

EAN PDF

9782100756650


Droit d'usage
EN SAVOIR PLUS
Nb pages copiables 54
Nb pages imprimables 272
Taille du fichier 4956 Ko

Prix

21,99 €


EAN EPUB

9782100756667


Droit d'usage
EN SAVOIR PLUS
Nb pages copiables 54
Nb pages imprimables 272
Taille du fichier 7506 Ko

Prix

21,99 €



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