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Data science : cours et exercices  
 
Auteur(s) :  Amini , Massih-Reza   Blanch , Renaud   Clausel , Marianne -- 1974-....   Durand , Jean-Baptiste -- 1976-....   Gaussier , Éric   Malick , Jérôme -- 1978-....   Picard , Christophe -- 19..-.... -- informaticien   Quéma , Vivien -- 1979-....   Quénot , Georges -- 1960-....  
Editeur :  Eyrolles  
Lieu et date de publication :  Paris -- DL 2018  
Descr. :  1 vol. (XII-254 p.)  
Langue :  Français -fre  
Résumé :  "La data science, ou science des données, est la discipline qui traite de la collecte, de la préparation, de la gestion, de l'analyse, de l'interprétation et de la visualisation de grands ensembles de données complexes. Elle n'est pas seulement concernée par les outils et les méthodes pour obtenir, gérer et analyser les données ; elle consiste aussi à en extraire de la valeur et de la connaissance. Cet ouvrage présente les fondements scientifiques et les composantes essentielles de la science des données, à un niveau accessible aux étudiants de master et aux élèves ingénieurs. Notre souci a été de proposer un exposé cohérent reliant la théorie aux algorithmes développés dans ces domaines. Il s'adresse aux chercheurs et ingénieurs qui abordent les problématiques liées à la science des données, aux data scientists de PME qui utilisent en profondeur les outils d'apprentissage, mais aussi aux étudiants de master, doctorants ou encore futurs ingénieurs qui souhaitent un ouvrage de référence en data science." [Source : 4e de couv.]  
Sujets :  Données massives -- Manuels d'enseignement supérieur   Données massives -- Problèmes et exercices   Mathématiques -- Informatique -- Manuels d'enseignement supérieur   Mathématiques -- Informatique -- Problèmes et exercices  
  Autres contributions : Jean-Baptiste Durand, Eric Gaussier, Jérôme Malick, Christophe Picard, Vivien Quéma, Georges Quénot (auteurs)  
  Bibliographie p. [239]-250. Index  
  Public : développeurs, statisticiens, étudiants et chefs de projets ayant à résoudre des problèmes de data science ; data scientists, mais aussi toute personne curieuse d'avoir une vue d'ensemble de l'état de l'art du machine learning  
ISBN :  978-2-212-67410-1 br. : 32 EUR  
ExemplairesInformations complémentaires  
Où le trouver ?CoteType de prêtStatut  
BU centrale - 3ème étage005.74 DAT sciPrêt - LivreDisponible
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