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Big data et machine learning : manuel du data scientist  
 
Auteur(s) :  Lemberger , Pirmin   Batty , Marc   Morel , Médéric   Raffaëlli , Jean-Luc  
Auteur(s) secondaire(s) :  Delattre , Michel  
Editeur :  Dunod  
Lieu et date de publication :  Paris -- DL 2015, cop. 2015  
Descr. :  1 vol. (XVIII-219 p.)  
Langue :  Français -fre  
Collection :  InfoPro. Management des systèmes d'information   InfoPro . Management des systèmes d'information , 1773-5483  
Résumé :  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. Il combine la présentation : de notions théoriques (traitement statistique des données, calcul distribué...) ; d'outils (écosystème Hadoop, Storm...) ; d'exemples de machine learning ; d'une organisation typique d'un projet de data science. (4e de couv.)  
Sujets :  Données massives   Intelligence artificielle   Exploration de données  
Autre éd. :  Big data et machine learning manuel du data scientist Dunod 2015  
  Autre contribution : Jean-Luc Raffaëlli (co-auteur)  
  Notes bibliogr. Index  
ISBN :  978-2-10-072074-3 br.  
ExemplairesInformations complémentaires  
Où le trouver ?CoteType de prêtStatut  
BU centrale - 3ème étage005.74 BIG datPrêt - LivreDisponible
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