| Titre : | Data Scientist et langage R : Guide d'autoformation à l'exploitation des Big Data |
| Auteurs : | Henri Laude, Auteur |
| Type de document : | texte imprimé |
| Editeur : | Saint-Herblain : Éditions Eni, 2016 |
| Collection : | Epsilon, ISSN 1960-3444 |
| ISBN/ISSN/EAN : | 978-2-409-00043-0 |
| Format : | 663 pages |
| Langues: | Français |
| Index. décimale : | Informatique - Maths et Statistiques |
| Catégories : |
[Archirès ] 003 Conception et pratique architecturales > Programmation [Archirès ] 062 Information - communication > Informatique |
| Mots-clés: | data sciences ; data scientist ; Big Data ; langage R |
| Résumé : |
Tous les experts s'accordent à dire que 90% des usages du Big Data proviennent de l'utilisation des data sciences. L'objectif de ce livre est de proposer une formation complète et opérationnelle sur les data sciences qui permet de délivrer des solutions via l'usage du langage R.
Ainsi, l'auteur propose un parcours didactique et professionnalisant qui, sans autre pré-requis qu'un niveau Bac en mathématiques et une grande curiosité, permet au lecteur : . de s'intégrer à une équipe de data scientists, . d'aborder des articles de recherche possédant une haute teneur en mathématiques, . le cas échéant de développer en langage R, y compris des algorithmes nouveaux et de beaux graphiques, . ou tout simplement de manager une équipe projet comprenant des data scientists, en étant à même de dialoguer avec eux de façon efficace. Le livre ne se cantonne pas aux algorithmes du "machine learning", il aborde divers sujets importants comme le traitement du langage naturel, les séries temporelles, la logique floue, la manipulation des images. La dynamique de l'ouvrage soutient le lecteur pas à pas dans sa découverte des data sciences et l'évolution de ses compétences théoriques et pratiques. Le praticien en exercice y découvrira également de nombreux savoir-faire à acquérir et le manager pourra surfer sur l'ouvrage après avoir lu attentivement le bestiaire des data sciences de l'introduction, qui sans inexactitude ou vulgarisation excessive présente le sujet en faisant l'économie des mathématiques ou de formalismes dissuasifs. |
Exemplaires (1)
| Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
|---|---|---|---|---|---|
| 04603 | N.01/LAU | Livres | CENTRE DE DOCUMENTATION | Salle de consultation | Disponible |
