Big Data et machine learning - Manuel du data scientist - E-book - ePub

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Résumé

Cet ouvrage s'adresse à tous ceux qui réfléchissent à la meilleure utilisation possible des données au sein de l'entreprise, 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, machines, etc.
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 (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...) ;. d'exemples de machine learning ;. d'une organisation typique d'un projet de data science.

Caractéristiques

  • Caractéristiques du format ePub
    • Pages
      240
    • Imprimable
      1 copie autorisée
    • Copier coller
      Non Autorisé

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À propos des auteurs

Pirmin Lemberger est data scientist, en charge du data lab chez Weave Business Technology. Marc Batty est cofondateur de Dataiku, éditeur de la solution « Dataiku DSS », plateforme de développement et d'exécution d'applications prédictives. Médéric Morel est cofondateur et CEO de Mapwize, une plateforme de cartographie indoor. Il est auteur de 5 ouvrages chez Dunod. Jean-Luc Raffaëlli est directeur de projets stratégiques au sein de la DSI du groupe La Poste.
Il contribue aux différentes déclinaisons SI de la stratégie Business du groupe.

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