Cet ouvrage est issu d'une interaction forte entre les enseignants-chercheurs et les chercheurs en informatique et en mathématiques appliquées de Grenoble intervenants dans la spécialisation Data Science commune aux parcours internationaux Master of Science in Informatics at Grenoble (MoSIG) et Master of Science in Industrial and Applied Mathematics (MSIAM) de l'INPG et de l'UGA.
Data Science. Cours et exercices
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- Nombre de pages254
- FormatGrand Format
- PrésentationBroché
- Poids0.56 kg
- Dimensions19,0 cm × 23,0 cm × 1,6 cm
- ISBN978-2-212-67410-1
- EAN9782212674101
- Date de parution16/08/2018
- CollectionNoire
- ÉditeurEyrolles
Résumé
Un ouvrage de référence sur les data sciences ! La data science, ou science des données, est la discipline qui traite de la collecte, de la préparation, de la gestion, de l'analyse, de l'interprétation et de la visualisation de grands ensembles de données complexes. Elle n'est pas seulement concernée par les outils et les méthodes pour obtenir, gérer et analyser les données ; elle consiste aussi à en extraire de la valeur et de la connaissance.
Cet ouvrage présente les fondements scientifiques et les composantes essentielles de la science des données, à un niveau accessible aux étudiants de master et aux élèves ingénieurs. Notre souci a été de proposer un exposé cohérent reliant la théorie aux algorithmes développés dans ces domaines. Il s'adresse aux chercheurs et ingénieurs qui abordent les problématiques liées à la science des données, aux data scientists de PME qui utilisent en profondeur les outils d'apprentissage, mais aussi aux étudiants de master, doctorants ou encore futurs ingénieurs qui souhaitent un ouvrage de référence en data science.
Cet ouvrage présente les fondements scientifiques et les composantes essentielles de la science des données, à un niveau accessible aux étudiants de master et aux élèves ingénieurs. Notre souci a été de proposer un exposé cohérent reliant la théorie aux algorithmes développés dans ces domaines. Il s'adresse aux chercheurs et ingénieurs qui abordent les problématiques liées à la science des données, aux data scientists de PME qui utilisent en profondeur les outils d'apprentissage, mais aussi aux étudiants de master, doctorants ou encore futurs ingénieurs qui souhaitent un ouvrage de référence en data science.
L'éditeur en parle
A qui s'adresse ce livre ? 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.
