Modèles mathématiques du hasard. Cours et exercices résolus
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- Nombre de pages336
- PrésentationBroché
- FormatGrand Format
- Poids0.625 kg
- Dimensions19,0 cm × 24,0 cm × 1,8 cm
- ISBN978-2-340-02370-3
- EAN9782340023703
- Date de parution20/03/2018
- CollectionRéférences sciences
- ÉditeurEllipses
Résumé
A l'heure de la globalisation et dans un monde hyper-connecté, le nombre de professionnels qui doivent traiter des données soumises au hasard augmente sans cesse. Il faut, en particulier, qu'ils puissent le faire dans un contexte où la masse de données devient volumineuse. C'est l'objectif des sciences du Big Data qui sont devenues incontournables dans de nombreux secteurs d'activités. C'est en gardant à l'esprit cette nécessité que ce livre a été écrit.
Il permet de se former à la modélisation probabiliste avec un bagage mathématique de niveau bac+1 et bac+2. Une fois cette initiation terminée, le futur scientifique des données (Data Scientist) pourra se spécialiser efficacement dans le Big Data. Les premiers chapitres de ce livre sont accessibles dès les classes préparatoires aux grandes écoles. Il s'adresse aux futurs ingénieurs et aux étudiants de licence et de master.
Il peut également être utile aux élèves des écoles de commerce et à toute personne désireuse de comprendre la modélisation du hasard.
Il permet de se former à la modélisation probabiliste avec un bagage mathématique de niveau bac+1 et bac+2. Une fois cette initiation terminée, le futur scientifique des données (Data Scientist) pourra se spécialiser efficacement dans le Big Data. Les premiers chapitres de ce livre sont accessibles dès les classes préparatoires aux grandes écoles. Il s'adresse aux futurs ingénieurs et aux étudiants de licence et de master.
Il peut également être utile aux élèves des écoles de commerce et à toute personne désireuse de comprendre la modélisation du hasard.
A l'heure de la globalisation et dans un monde hyper-connecté, le nombre de professionnels qui doivent traiter des données soumises au hasard augmente sans cesse. Il faut, en particulier, qu'ils puissent le faire dans un contexte où la masse de données devient volumineuse. C'est l'objectif des sciences du Big Data qui sont devenues incontournables dans de nombreux secteurs d'activités. C'est en gardant à l'esprit cette nécessité que ce livre a été écrit.
Il permet de se former à la modélisation probabiliste avec un bagage mathématique de niveau bac+1 et bac+2. Une fois cette initiation terminée, le futur scientifique des données (Data Scientist) pourra se spécialiser efficacement dans le Big Data. Les premiers chapitres de ce livre sont accessibles dès les classes préparatoires aux grandes écoles. Il s'adresse aux futurs ingénieurs et aux étudiants de licence et de master.
Il peut également être utile aux élèves des écoles de commerce et à toute personne désireuse de comprendre la modélisation du hasard.
Il permet de se former à la modélisation probabiliste avec un bagage mathématique de niveau bac+1 et bac+2. Une fois cette initiation terminée, le futur scientifique des données (Data Scientist) pourra se spécialiser efficacement dans le Big Data. Les premiers chapitres de ce livre sont accessibles dès les classes préparatoires aux grandes écoles. Il s'adresse aux futurs ingénieurs et aux étudiants de licence et de master.
Il peut également être utile aux élèves des écoles de commerce et à toute personne désireuse de comprendre la modélisation du hasard.
