Big Data Et Machine Learning - Les Concepts Et Les Outils De La Data Science de Lemberger Pirmin Format Beau livre

Big Data Et Machine Learning - Les Concepts Et Les Outils De La Data Science - Lemberger Pirmin

Name: Big Data Et Machine Learning - Les Concepts Et Les Outils De La Data Science
Brand: Lemberger Pirmin
SKU: 1328763718
Rating: 4.66 (3 reviews)

Collection: InfoPro. Management des systèmes d'information
Format: Beau livre
255 pages

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Note : 4_5

3 avis

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Avis sur Big Data Et Machine Learning - Les Concepts Et Les Outils De La Data Science de Lemberger Pirmin Format Beau livre - Livre Informatique

Note : 4_5 3 avis sur Big Data Et Machine Learning - Les Concepts Et Les Outils De La Data Science de Lemberger Pirmin Format Beau livre - Livre Informatique

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Note : 5 livre interessant et complet

par v (Voir ses avis) le 23/03/2024

livre assez complet qui rassemble les base pour apprendre le machine learning

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Note : 5 Reçu

par manganasly (Voir ses avis) le 08/03/2024

Recu et conforme à la description. Merci.

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Note : 4 Intéressant

par nguema15 (Voir ses avis) le 12/03/2018

Ce livre relate bien les concepts du big data et du learning machine, même si parfois on se perd un peu dans la technicité des termes employés. Globalement le livre est intéressant, il faut le lire deux ou trois fois pour bien assimiler les concepts abordés.

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Auteur(s) : Lemberger Pirmin - Batty Marc - Morel Médéric - Raffaëlli Jean-Luc
Editeur : Dunod
Collection : InfoPro. Management des systèmes d'information
Parution : 05/10/2016
Nombre de pages : 255
Nombre de livres : 1
Expédition : 560
Dimensions : 25 x 17.5 x 1.8

Résumé :
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. 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...) et d'exemples de machine learning . Cette deuxième édition comporte des ajouts sur le deep learning et les réseaux de neurones, ainsi que des compléments et des mises à jour sur les moteurs de recommandations et Spark. Les compléments en ligne seront enrichis de nouveaux jeux de données pour un début de mise en pratique.

Biographie:
Pirmin Lemberger est consultant senior et responsable de la veille technologique dans le groupe SQLI, ses tribunes paraissent dans 01Business, le JDN ainsi que sur le blog du groupe SQLI. Marc Batty est co-fondateur de Dataiku, éditeur de la solution "Data Science Studio", un environnement complet d'analyse et de développement d'applications prédictives. Médéric Morel est le fondateur et directeur général de Contexeo, éditeur de logiciel dans le domaine de la contextualisation. Il est l'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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