Data Science : fondamentaux et études de cas

Data Science : fondamentaux et études de cas

Machine Learning avec Python et R

  • Nombre de pages : 296 pages
  • Date de parution : 01/10/2015 
  • EAN13 : 9782212142433 Diffusé par Geodif

Les pratiques du métier de Data scientist.

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Résumé

Nous vivons une époque très excitante, qui ramène l'analyse de données et les méthodes quantitatives au coeur de la société. L'aboutissement de nombreux projets de recherche, la puissance de calcul informatique disponible et des données à profusion permettent aujourd'hui d'incroyables réalisations, grâce au travail des data scientists.

Un livre de référence pour les data scientists

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.

Des études de cas pour devenir kaggle master

Loin des grands discours abstraits, les auteurs vous feront découvrir, claviers à la main, les pratiques de leur métier de data scientist chez OCTO Technology, l'un des leaders français du domaine. Et vous mettrez également la main à la pâte : avec juste ce qu'il faut de théorie pour comprendre ce qu'impliquent les méthodes mathématiques utilisées, mais surtout avec votre ordinateur personnel, quelques logiciels gratuits et puissants, ainsi qu'un peu de réflexion, vous allez participer activement à cette passionnante exploration !

À qui s'adresse cet ouvrage ?

Aux développeurs, statisticiens, étudiants et chefs de projets ayant à résoudre des problèmes de data science.

Aux data scientists, mais aussi à toute personne curieuse d'avoir une vue d'ensemble de l'état de l'art du machine learning.

Sommaire

  • LE B-A BA du data scientist
  • Les basiques du data scientist
  • Les algorithmes et leurs usages : visite guidée
  • La data science en pratique : quelques concepts généraux
  • La data science en pratique : au-delà des algorithmes !
  • La temporalité dans les modèles, un cas particulier d'application

Extraits

Caractéristiques

 PAPIERNUMERIQUE
Editeur(s)Eyrolles
Auteur(s)Eric Biernat - Michel Lutz
Collection Blanche
Parution 01/10/2015 15/10/2015
Edition  1ère édition
Nb de pages 296 296
Format 19 x 23 -
CouvertureBroché-
Poids 640 -
IntérieurNoir et Blanc-
Contenu- PDF EPUB
EAN13 9782212142433 9782212322507
ISBN13978-2-212-14243-3N/A

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Génial

Commentaire de Cyril M. le 15/07/2016 - Edité le 24/11/2017

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