Big data et machine learning : les concepts et les outils de la data science
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| Κύριος συγγραφέας: | |
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| Άλλοι συγγραφείς: | , , |
| Μορφή: | Livre |
| Γλώσσα: | Français |
| Έκδοση: |
Malakoff :
Dunod,
DL 2019.
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| Έκδοση: | 3e édition. |
| Σειρά: | InfoPro. Management des systèmes d'information
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| Θέματα: | |
| Autres localisations: | Voir dans le Sudoc |
| Περίληψη: | La 4e de couv. indique : "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 grâce à 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." |
| Περίληψη: | La 4e de couv. indique : "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 grâce à 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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| Περιγραφή τεκμηρίου: | Autre contribution : Jean-Luc Raffaëlli (auteur) |
| Φυσική περιγραφή: | 1 vol. (X-256 p.) : ill., couv. ill. en coul. ; 25 cm. |
| Βιβλιογραφία: | Notes bibliogr. et webogr. Index |
| ISBN: | 9782100790371 (br.) : |