Big data et machine learning

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Big data et machine learning

Les concepts et les outils de la data science

  • Nombre de pages : 272 pages
  • Date de parution : 05/10/2016  (2e édition)
  • EAN13 : 9782100754632

Pour comprendre les enjeux d'un projet et choisir les bonnes techniques. Des exemples concrets permettent de s'exercer.

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Actualisé le 28/05/2017

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Résumé

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, machines, etc.

Ce livre est un guide pour comprendre les enjeux d'un projet Big Data, en appréhender les concepts sous-jacents (en particulier le machine learning) et acquérir les compétences nécessaires à la mise en place d'un data lab.

Il combine la présentation de notions théoriques (traitement statistique des données, calcul distribué...), d'outils (écosystème Hadoop, Storm...) et d'exemples de machine learning ;

Cette deuxième édition comporte des ajouts sur le deep learning et les réseaux de neurones, ainsi que des compléments et des mises à jour sur les moteurs de recommandations et Spark. Les compléments en ligne seront enrichis de nouveaux jeux de données pour un début de mise en pratique.

Caractéristiques

 PAPIER
Editeur(s)Dunod
Auteur(s)Pirmin Lemberger - Marc Batty - Médéric Morel - Jean-Luc Raffaelli
Collection InfoPro - Management des systèmes d'information
Parution 05/10/2016
Edition  2ème édition
Nb de pages 272
Format 17,5 x 25
CouvertureBroché
Poids 572
IntérieurNoir et Blanc
EAN13 9782100754632
ISBN13 978-2-10-075463-2

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