Download PDF by Michel Lutz,Eric Biernat: Data Science : fondamentaux et études de cas: Machine

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

Un livre de référence pour les info scientists

La information technological know-how 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 information technological know-how est une petite aventure, qui nécessite de partir d'un problème opérationnel souvent flou, à une réponse formelle et précise, qui air of secrecy des conséquences réelles sur le quotidien d'un nombre plus ou moins very important de personnes.

Éric Biernat et Michel Lutz proposent de vous guider dans cette aventure. Ils vous feront visiter les vastes espaces de los angeles info technological know-how 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 enormous data.

Des études de cas pour devenir kaggle master

Loin des grands discours abstraits, les auteurs vous feront découvrir, claviers à los angeles major, les pratiques de leur métier de info scientist chez OCTO expertise, l'un des leaders français du domaine. Et vous mettrez également los angeles major à l. a. pâte : avec juste ce qu'il faut de théorie pour comprendre ce qu'impliquent les méthodes mathématiques utilisées, mais surtout avec votre ordinateur body of workers, 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 cooks de projets ayant à résoudre des problèmes de info science.

Aux info scientists, mais aussi à toute personne curieuse d'avoir une vue d'ensemble de l'état de l'art du computer learning.