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Data Science : fondamentaux et études de cas

Machine Learning avec Python et R

 

De Michel Lutz et Eric Biernat

 

Eyrolles - Collection : Blanche - octobre 2015

    • Bundle Livre papier et eBook [ePub + PDF]

      38,99 €
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    Présentation

    Nous vivons une époque très excitante, qui ramène l'analyse de données et les méthodes quantitatives au coeur de la société. L'aboutissement de nombreux projets de recherche, la puissance de calcul informatique disponible et des données à profusion permettent aujourd'hui d'incroyables réalisations, grâce au travail des data scientists.

    Un livre de référence pour les data scientists

    La data science est l'art de traduire des problèmes industriels, sociaux, scientifiques, ou de toute autre nature, en problèmes de modélisation quantitative, pouvant être résolus par des algorithmes de traitement de données. Cela passe par une réflexion structurée, devant faire en sorte que se rencontrent problèmes humains, outils techniques/informatiques et méthodes statistiques/algorithmiques. Chaque projet de data science est une petite aventure, qui nécessite de partir d'un problème opérationnel souvent flou, à une réponse formelle et précise, qui aura des conséquences réelles sur le quotidien d'un nombre plus ou moins important de personnes.

    Éric Biernat et Michel Lutz proposent de vous guider dans cette aventure. Ils vous feront visiter les vastes espaces de la data science moderne, de plus en plus présente dans notre société et qui fait tant parler d'elle, parfois par l'intermédiaire d'un sujet qui lui est corollaire, les big data.

    Des études de cas pour devenir kaggle master

    Loin des grands discours abstraits, les auteurs vous feront découvrir, claviers à la main, les pratiques de leur métier de data scientist chez OCTO Technology, l'un des leaders français du domaine. Et vous mettrez également la main à la pâte : avec juste ce qu'il faut de théorie pour comprendre ce qu'impliquent les méthodes mathématiques utilisées, mais surtout avec votre ordinateur personnel, quelques logiciels gratuits et puissants, ainsi qu'un peu de réflexion, vous allez participer activement à cette passionnante exploration !

    À qui s'adresse cet ouvrage ?

    Aux développeurs, statisticiens, étudiants et chefs de projets ayant à résoudre des problèmes de data science.

    Aux data scientists, mais aussi à toute personne curieuse d'avoir une vue d'ensemble de l'état de l'art du machine learning.

    Sommaire

    • LE B-A BA du data scientist
    • Les basiques du data scientist
    • Les algorithmes et leurs usages : visite guidée
    • La data science en pratique : quelques concepts généraux
    • La data science en pratique : au-delà des algorithmes !
    • La temporalité dans les modèles, un cas particulier d'application

    Supports disponibles

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      Livre papier : format 190 x 230, 296 pages, Noir & blancEnvoi sous 2 à 5 jours
      eBook :
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      Pdf PDF (Data Science : fondamentaux et études de cas), format 190 x 230, 311 pages
      A télécharger après achat
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