Big data et machine learning : les concepts et les outils de la data science
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| Autres auteurs: | , , , |
|---|---|
| Support: | Livre |
| Langue: | Français |
| Publié: |
Malakoff (Hauts-de-Seine) :
Dunod,
2019.
Malakoff (Hauts-de-Seine) : 2019. |
| Édition: | 3e édition. |
| Collection: | InfoPro. Management des systèmes d'information
|
| Autres localisations: | Voir dans le Sudoc |
| Résumé: | Guide décrivant les enjeux d'un projet big data. Il combine la présentation des concepts théoriques tels que le traitement statistique des données, le calcul distribué, la description des outils comme Hadoop, Storm ou Elastic search et des retours d'expérience. Avec des mises à jour sur la vision d'architecture d'entreprise et sur le deep learning pour le traitement automatique du langage naturel. ↑Electre 2020 |
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| 245 | 0 | 0 | |a Big data et machine learning : |b les concepts et les outils de la data science |c Pirmin Lemberger, Marc Batty, Médéric Morel, Jean-Luc Raffaëlli. |
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| 260 | |a Malakoff (Hauts-de-Seine) : |b Dunod, |c 2019. | ||
| 260 | |a Malakoff (Hauts-de-Seine) : |b Dunod, |c 2019. | ||
| 300 | |a 1 vol. (X-256 p.) : |b illustrations en noir et blanc ; |c 25 x 18 cm. | ||
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| 520 | |a Guide décrivant les enjeux d'un projet big data. Il combine la présentation des concepts théoriques tels que le traitement statistique des données, le calcul distribué, la description des outils comme Hadoop, Storm ou Elastic search et des retours d'expérience. Avec des mises à jour sur la vision d'architecture d'entreprise et sur le deep learning pour le traitement automatique du langage naturel. ↑Electre 2020 | ||
| 700 | 1 | |a Lemberger, Pirmin. |4 aut | |
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