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Data Science : fondamentaux et études de cas: Machine Learning avec Python et R

Informatique et Internet,Michel Lutz

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Broché : 296 pages
Auteur : Michel Lutz
Collection : Informatique et Internet
ISBN-10 :
Format : Ebook Kindle
Date de Publication : 2015-10-15
Le Titre Du Livre : Data Science : fondamentaux et études de cas: Machine Learning avec Python et R
Moyenne des commentaires client : 3.7 étoiles sur 5 54 commentaires client
Nom de fichier : data-science-fondamentaux-et-études-de-cas-machine-learning-avec-python-et-r.pdf
La taille du fichier : 24.54 MB

Nous vivons une époque très excitante, qui ramène l'analyse de données et les méthodes quantitatives au coeur de la société. L'aboutissement de nombreux projets de recherche, la puissance de calcul informatique disponible et des données à profusion permettent aujourd'hui d'incroyables réalisations, grâce au travail des data scientists.

Un livre de référence pour les data scientists

La data science est l'art de traduire des problèmes industriels, sociaux, scientifiques, ou de toute autre nature, en problèmes de modélisation quantitative, pouvant être résolus par des algorithmes de traitement de données. Cela passe par une réflexion structurée, devant faire en sorte que se rencontrent problèmes humains, outils techniques/informatiques et méthodes statistiques/algorithmiques. Chaque projet de data science est une petite aventure, qui nécessite de partir d'un problème opérationnel souvent flou, à une réponse formelle et précise, qui aura des conséquences réelles sur le quotidien d'un nombre plus ou moins important de personnes.

Éric Biernat et Michel Lutz proposent de vous guider dans cette aventure. Ils vous feront visiter les vastes espaces de la data science moderne, de plus en plus présente dans notre société et qui fait tant parler d'elle, parfois par l'intermédiaire d'un sujet qui lui est corollaire, les big data.

Des études de cas pour devenir kaggle master

Loin des grands discours abstraits, les auteurs vous feront découvrir, claviers à la main, les pratiques de leur métier de data scientist chez OCTO Technology, l'un des leaders français du domaine. Et vous mettrez également la main à la pâte: avec juste ce qu'il faut de théorie pour comprendre ce qu'impliquent les méthodes mathématiques utilisées, mais surtout avec votre ordinateur personnel, quelques logiciels gratuits et puissants, ainsi qu'un peu de réflexion, vous allez participer activement à cette passionnante exploration!

À qui s'adresse cet ouvrage?

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.

Rang parmi les ventes Amazon: #33266 dans eBooksPublié le: 2015-10-15Sorti le: 2015-10-15Format: Ebook KindlePrésentation de l'éditeurNous vivons une époque très excitante, qui ramène l'analyse de données et les méthodes quantitatives au coeur de la société. L'aboutissement de nombreux projets de recherche, la puissance de calcul informatique disponible et des données à profusion permettent aujourd'hui d'incroyables réalisations, grâce au travail des data scientists.Un livre de référence pour les data scientistsLa data science est l'art de traduire des problèmes industriels, sociaux, scientifiques, ou de toute autre nature, en problèmes de modélisation quantitative, pouvant être résolus par des algorithmes de traitement de données. Cela passe par une réflexion structurée, devant faire en sorte que se rencontrent problèmes humains, outils techniques/informatiques et méthodes statistiques/algorithmiques. Chaque projet de data science est une petite aventure, qui nécessite de partir d'un problème opérationnel souvent flou, à une réponse formelle et précise, qui aura des conséquences réelles sur le quotidien d'un nombre plus ou moins important de personnes.Éric Biernat et Michel Lutz proposent de vous guider dans cette aventure. Ils vous feront visiter les vastes espaces de la data science moderne, de plus en plus présente dans notre société et qui fait tant parler d'elle, parfois par l'intermédiaire d'un sujet qui lui est corollaire, les big data.Des études de cas pour devenir kaggle masterLoin des grands discours abstraits, les auteurs vous feront découvrir, claviers à la main, les pratiques de leur métier de data scientist chez OCTO Technology, l'un des leaders français du domaine. Et vous mettrez également la main à la pâte: avec juste ce qu'il faut de théorie pour comprendre ce qu'impliquent les méthodes mathématiques utilisées, mais surtout avec votre ordinateur personnel, quelques logiciels gratuits et puissants, ainsi qu'un peu de réflexion, vous allez participer activement à cette passionnante exploration!À qui s'adresse cet ouvrage?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.Présentation de l'éditeurNous vivons une époque très excitante, qui ramène l'analyse de données et les méthodes quantitatives au coeur de la société. L'aboutissement de nombreux projets de recherche, la puissance de calcul informatique disponible et des données à profusion permettent aujourd'hui d'incroyables réalisations, grâce au travail des data scientists.Un livre de référence pour les data scientistsLa data science est l'art de traduire des problèmes industriels, sociaux, scientifiques, ou de toute autre nature, en problèmes de modélisation quantitative, pouvant être résolus par des algorithmes de traitement de données. Cela passe par une réflexion structurée, devant faire en sorte que se rencontrent problèmes humains, outils techniques/informatiques et méthodes statistiques/algorithmiques. Chaque projet de data science est une petite aventure, qui nécessite de partir d'un problème opérationnel souvent flou, à une réponse formelle et précise, qui aura des conséquences réelles sur le quotidien d'un nombre plus ou moins important de personnes.Éric Biernat et Michel Lutz proposent de vous guider dans cette aventure. Ils vous feront visiter les vastes espaces de la data science moderne, de plus en plus présente dans notre société et qui fait tant parler d'elle, parfois par l'intermédiaire d'un sujet qui lui est corollaire, les big data.Des études de cas pour devenir kaggle masterLoin des grands discours abstraits, les auteurs vous feront découvrir, claviers à la main, les pratiques de leur métier de data scientist chez OCTO Technology, l'un des leaders français du domaine. Et vous mettrez également la main à la pâte: avec juste ce qu'il faut de théorie pour comprendre ce qu'impliquent les méthodes mathématiques utilisées, mais surtout avec votre ordinateur personnel, quelques logiciels gratuits et puissants, ainsi qu'un peu de réflexion, vous allez participer activement à cette passionnante exploration!À qui s'adresse cet ouvrage?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.Biographie de l'auteurEric Biernat dirige l'activité Big Data Analytics chez OCTO Technology, l'un des leaders francais sur le marché de la data science et des big data. Il a embrassé le mouvement Big Data Analytics en 2011 et ne l'a plus lâché depuis, en accompagnant ses clients qui souhaitent tirer profit des opportunités offertes par cette science. Kaggle master, Eric s'illustre régulièrement lors de compétitions de data science et intervient dans de nombreux cycles de conférences sur la thématique des big data, dans la presse spécialisée ou auprès de comités exécutifs. Suite à un parcours initial en gestion et finance, Michel Lutz s'est lancé un nouveau challenge en soutenant une thèse de doctorat en génie industriel. Durant ses années de recherche, visant à utiliser des méthodes de mathématiques appliquées dans un contexte industriel, il a développé une certaine orthodoxie statistique qui a été bien bousculée lorsqu'il a découvert le monde de la data science. Désormais, il se plonge avec enthousiasme dans les techniques de machine learning grâce à son activité de consultant chez OCTO Technology.
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Vous trouverez ci-dessous quelques critiques les plus utiles sur Data Science : fondamentaux et études de cas: Machine Learning avec Python et R. Vous pouvez considérer cela avant de décider d'acheter / lire ce livre.

9 internautes sur 9 ont trouvé ce commentaire utile.Excellence introduction au Machine Learning et aux aspects théoriques et pratiques du métier de Data ScientistPar DURAND CHRISTOPHEEn quoi consiste le travail quotidien d'un Data Scientist ?C'est ce que j'ai appris avec ce livre très complet qui expose à la fois la théorie de base (présentée simplement avec plein de références pour en savoir plus) et la pratique (quel langage choisir ?, par où commencer ?)Les deux auteurs nous entraînent dans leur sillage et nous font partager un monde alliant rigueur théorique et ruses de sioux pour combiner des algorithmes, valider les résultats d'un modèle ou combler les trous dans un jeu de données.Bon ils sont déjà loin devant mais on peut parier qu'ils vont susciter des vocations de Kaggle Masters avec ce livre !