Edition 2019. Ammareal reverse jusqu'� 15% du prix net de cet article � des organisations caritatives. ENGLISH DESCRIPTION Book Condition: Used, Good. Edition 2019. Ammareal gives back up to 15% of this item's net price to charity organizations.

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Bibliografische Details

Titel: Big Data et Machine Learning - 3e �d. - Les concepts et les outils de la data science: Les concepts et les outils de la data science
Verlag: Dunod
Erscheinungsjahr: 2019
Sprache: Franz�sisch
ISBN-10: 2100790374
ISBN-13: 9782100790371
Einband: Softcover
Zustand: Bon

�ber diesen Titel

Inhaltsangabe

Cet ouvrage s'adresse � tous ceux qui cherchent � tirer parti de l'�norme potentiel des technologies Big Data, qu'ils soient data scientists, DSI, chefs de projets ou sp�cialistes m�tier. Le Big Data s'est impos� comme une innovation majeure pour toutes les entreprises qui cherchent � construire un avantage concurrentiel de l'exploitation de leurs donn�es clients, fournisseurs, produits, processus, etc. Il a en outre permis l'�mergence des techniques d'apprentissage automatique (Machine Learning, Deep Learning...) qui ont relanc� le domaine de l'intelligence artificielle. Mais quelle solution technique choisir ? Quelles comp�tences m�tier d�velopper au sein de la DSI ? Ce livre est un guide pour comprendre les enjeux d'un projet Big Data, en appr�hender les concepts sous-jacents et acqu�rir les comp�tences n�cessaires � la mise en place d'une architecture d'entreprise adapt�e. Il combine la pr�sentation : - de notions th�oriques (traitement statistique des donn�es, calcul distribu�...) ; - des outils les plus r�pandus ; - d'exemples d'applications, notamment en NLP (Natural Language Processing) ; - d'une organisation typique d'un projet de data science.

�ber die Autorinnen und Autoren

Docteur en physique th�orique reconverti dans l'IT depuis une quinzaine d'ann�es il est aujourd'hui data scientist, directeur scientifique chez onepoint. Sp�cialiste du Machine Learning il s'int�resse actuellement au NLP (Natural Language Processing).

Cofondateur de Dataiku, plateforme de d�veloppement et d’ex�cution d’applications pr�dictives.

Cofondateur et CEO de Mapwize, une plateforme de cartographie indoor. Il est auteur de cinq ouvrages chez Dunod.

Directeur de projets strat�giques au sein de la DSI du groupe La Poste. Il contribue aux diff�rentes d�clinaisons SI de la strat�gie Business du groupe.

��ber diesen Titel� kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.

Anbieterinformationen

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