| Titre : | Data science : fondamentaux et études de cas : Machine learning avec Python et R |
| Auteurs : | Eric Biernat, Auteur ; Michel Lutz, Auteur |
| Type de document : | texte imprimé |
| Editeur : | Paris : Eyrolles, 2017 |
| ISBN/ISSN/EAN : | 978-2-212-14243-3 |
| Format : | 294 pages |
| Langues: | Français |
| Index. décimale : | Informatique |
| Catégories : |
[Archirès ] 062 Information - communication > Informatique |
| Mots-clés: | data science ; machine learning ; s ; big data |
| Résumé : |
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. |
Exemplaires (1)
| Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
|---|---|---|---|---|---|
| 04769 | N.01/BIE | Livres | Centre de documentation | Documentaires | Sorti jusqu'au 10/06/2022 |
