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Big Data et Machine Learning

          Big Data et Machine Learning 
RÉSUMÉ:

 Cet ouvrage s’adresse à tous ceux qui cherchent à tirer parti de l’énorme potentiel des « technologies Big Data », qu’ils soient data scientists, DSI, chefs de projets ou spécialistes métier. 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. 
Mais quelle solution technique choisir ? Quelles compétences métier développer au sein de la DSI ? 

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...) ; 
• des outils les plus répandus (écosystème Hadoop, Storm...) ; 
• d’exemples d’applications ; 
• d’une organisation typique d’un projet de data science. 
Cette deuxième édition est complétée et enrichie par des mises à jour sur les réseaux de neurones et sur le Deep Learning ainsi que sur Spark.          Manuel du Data Scientist 

Cet ouvrage se veut un guide pour comprendre

les enjeux des projets d'analyse des données, pour appréhender les concepts sous-jacents, notamment la machine
leaming et acquérir les compétences nécessaires à la mise en place d 'un laboratoire de données.

À qui s'adresse ce livre?

Ce livre s'adresse en partie à celles et à ceux qui sont curieux du potentiel du Bi g Data
dans leurs secteurs d'activités franchisés le pas et se lancer dans l'ana lyse de
données. Plus spécifi quement, il s'adresse
• aux déci deurs informatiques qui souhaitent aller au-delà des discours marketing
et mieux comprendre les mécanismes de fonctionnement et les outils du Big
Da ta;
• aux professionnels de l'informati que décisionnelle et aux statisticiens qui
souhaitent approfondir leurs connaissances et s'initier aux nouveaux outils de
l'ana lyse de données;
• aux développeurs et architectes qui souhaitent acquérir les bases pour se lancer
dans la science des données;
• aux responsables métier qui veulent comprendre comment ils pourraient mieux
exploiter les informations de données qui n'ont pas été produites.

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