Data Science
Cours et exercices
Massih-Reza Amini, Renaud Blanch, Marianne Clausel, Jean-Baptiste Durand, Eric Gaussier, Jérôme Malick, Christophe Picard, Vivien Quéma, Georges Quénot - Collection Noire
Résumé
Un ouvrage de référence sur les data sciences !
La data science, ou science des données, est la discipline qui traite de la collecte, de la préparation, de la gestion, de l'analyse, de l'interprétation et de la visualisation de grands ensembles de données complexes. Elle n'est pas seulement concernée par les outils et les méthodes pour obtenir, gérer et analyser les données ; elle consiste aussi à en extraire de la valeur et de la connaissance.
Cet ouvrage présente les fondements scientifiques et les composantes essentielles de la science des données, à un niveau accessible aux étudiants de master et aux élèves ingénieurs. Notre souci a été de proposer un exposé cohérent reliant la théorie aux algorithmes développés dans ces domaines. Il s'adresse aux chercheurs et ingénieurs qui abordent les problématiques liées à la science des données, aux data scientists de PME qui utilisent en profondeur les outils d'apprentissage, mais aussi aux étudiants de master, doctorants ou encore futurs ingénieurs qui souhaitent un ouvrage de référence en data science.
À qui s'adresse ce livre ?
- 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.
L'avis du libraire Eyrolles
Destiné aux futurs ingénieurs, cet ouvrage présente les fondements scientifiques de la science des données et propose des exercices pour vérifier ses connaissances.
L'auteur - Massih-Reza Amini
Massih-Reza Amini, professeur d'informatique à l'université Grenoble Alpes (UGA), est titulaire d'une thèse sur l'étude de nouveaux cadres et modèles d'apprentissage statistiques pour les nouvelles applications émergentes issues d'Internet.
Il est co-auteur de plus d'une centaine d'articles scientifiques parus parmi les actes de conférences et de revues les plus prestigieux des domaines de l'apprentissage automatique et de la recherche d'information. Il est également co-auteur des ouvrages Recherche d'information et Data science parus aux éditions Eyrolles.
Autres livres de Massih-Reza Amini
L'auteur - Eric Gaussier
Eric Gaussier, professeur d'informatique à l'université Grenoble Alpes, est titulaire d'un diplôme en Mathématiques Appliquées de l'école Centrale Paris et d'une thèse en Informatique de l'université Paris 7.
Ses travaux de recherche s'inscrivent dans la Science des données, au carrefour de l'apprentissage statistique, de la recherche d'information et du traitement automatique des langues. Il est co-auteur de nombreux articles et brevets dans ces domaines et dirige actuellement le laboratoire d'Informatique de Grenoble.
Autres livres de Eric Gaussier
L'auteur - Jérôme Malick
Autres livres de Jérôme Malick
Sommaire
- Introduction
- Prétraitement des données
- Gestion de données large-échelle et systèmes distribués
- Calcul haute performance
- Optimisation pour l'analyse de données
- Décomposition matricielle/tensorielle
- Modèles génératifs
- Modèles discriminants
- Deep learning
- Visualisation interactive d'information
Caractéristiques techniques
| PAPIER | |
| Éditeur(s) | Eyrolles |
| Auteur(s) | Massih-Reza Amini, Renaud Blanch, Marianne Clausel, Jean-Baptiste Durand, Eric Gaussier, Jérôme Malick, Christophe Picard, Vivien Quéma, Georges Quénot |
| Collection | Noire |
| Parution | 16/08/2018 |
| Nb. de pages | 272 |
| Format | 19 x 23 |
| Couverture | Broché |
| Poids | 560g |
| Intérieur | Noir et Blanc |
| EAN13 | 9782212674101 |
| ISBN13 | 978-2-212-67410-1 |
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