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Big Data

Livres sur l’Intelligence artificielle pour comprendre les défis et les enjeux du déploiement de ces technologies.
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Bases de données orientées graphes avec Neo4j

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Tous les ouvrages Big Data

Résultats : 41 à 60 sur 120 livres
Le machine learning pour les nuls

Auteurs : John Paul Mueller, Luca Massaron

Éditeur : First

Date de parution : 21/11/2019

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Azure data factory
Intégrez vos données avec le service serverless d'azure

Auteur : Charles-Henri Sauget

Éditeur : Eni

Date de parution : 09/10/2019

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Databiographie

Auteur : Charly Delwart

Éditeur : Flammarion

Date de parution : 28/08/2019

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Big data et machine learning
Les concepts et les outils de la data science

Auteurs : Médéric Morel, Pirmin Lemberger, Marc Batty

Éditeur : Dunod

Date de parution : 14/08/2019

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Datavisualisation
Utilisez le storytelling pour faire parler vos données

Auteur : Cole Nussbaumer Knaflic

Éditeur : Pearson

Date de parution : 28/06/2019

Papier : Indisponible définitivement

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Big data électoral
Dis-moi qui tu es, je te dirai pour qui voter

Auteur : Anaïs Theviot

Éditeur : Le bord de l'eau

Date de parution : 19/04/2019

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Géopolitique des données
Pouvoir et conflit à l'heure du big data

Auteur : Amaël Cattaruzza

Éditeur : Le Cavalier Bleu

Date de parution : 14/03/2019

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Machine learning et sécurité
Protection des systèmes par les données et les algorithmes

Auteurs : Claudio Melchiorri, David Freeman

Éditeur : First

Date de parution : 07/02/2019

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Data mining
Découverte de connaissances dans les données

Auteurs : Daniel T. Larose, Chantal D. Larose, Thierry Vallaud

Éditeur : Vuibert

Date de parution : 29/11/2018

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Analyse des données
Une approche par comparaison de modèle

Auteurs : Charles M. Judd, Gary H. McClelland, Carey S. Ryan

Éditeur : De Boeck

Date de parution : 29/11/2018

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Machine learning avec R
Pour une modélisation mathématique rigoureuse

Auteur : Scott V. Burger

Éditeurs : O'Reilly, First

Date de parution : 04/10/2018

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La boîte à outils de la stratégie big data

Auteurs : Romain Rissoan, Romain Jouin

Éditeur : Dunod

Date de parution : 19/09/2018

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R pour les data sciences
Importer, classer, transformer, visualiser et modéliser les données

Auteurs : Hadley Wickham, Garrett Grolemund

Éditeur : Eyrolles

Date de parution : 16/08/2018

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Data science pour l'entreprise
Principes fondamentaux pour développer son activité

Auteurs : Foster Provost, Tom Fawcett

Éditeur : Eyrolles

Date de parution : 16/08/2018

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Data Marketing
Statistiques appliquées au marketing avec Excel et R

Auteur : Magali Trelohan

Éditeur : Eni

Date de parution : 16/08/2018

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