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Big Data et Machine Learning - Les concepts et les outils de la data science

Big Data et Machine Learning - Les concepts et les outils de la data science - Broché

de : Pirmin Lemberger , Marc Batty , Médéric Morel , Jean-Luc Raffaëlli
Traducteur(s) :
Note moyenne :
(1 avis)
Date de parution : 13 août 2019
Brève description : 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 ... Lire la suite »

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Détails sur le produit :

Date de parution
13 août 2019
Editeur
Dunod
EAN-13
9782100801398
Format
Grand Format
Presentation
Broché
Nb. de pages
272 pages
Language
Français
Dimensions
24.8 x 17.5 x 1.8 cm
Poids
560 g

Description du produit :

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 de 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.

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