Big Data et Machine Learning - 2e éd. - Les concepts et les outils de la data science

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Description du produit

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.

Revue de presse

  • EDI
‘…Nombreuses sont les publications consacrées au big data … Rares sont ceux écrits en français, et très peu manifestent une intention didactique. « Big data et machine learning », est l'une de ces heureuses exceptions…’
  • Tangente
‘…Le Big Data, techniquement, comment ça marche…’

Présentation de l'éditeur

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.

Biographie de l'auteur

Pirmin Lemberger est data scientist, en charge du data lab chez Weave Business Technology.

Marc Batty est cofondateur de Dataiku, éditeur de la solution « Dataiku DSS », plateforme de développement et d’exécution d’applications prédictives.

Médéric Morel est cofondateur et CEO de Mapwize, une plateforme de cartographie indoor. Il est 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.

Détails & caractéristiques

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À propos de cet article

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