La data science pour modéliser les systèmes complexes

Optimiser la prédiction, l'estimation et l'interprétation

Alain Chautard - Collection Technique et ingénierie - EEA

224 pages, parution le 07/09/2022

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Résumé

Aujourd'hui, les ingénieurs, les chercheurs, les managers de projets ou de processus ont à leur disposition des quantités de données de plus en plus considérables. Le développement de la Data Science permet d'utiliser celles-ci à des fins de prévision, de pronostic ou d'aide à la décision.
Si les méthodes linéaires de modélisation fonctionnent dans la plupart des environnements, elles présentent d'importants biais dès lors qu'on a affaire à des systèmes complexes comme c'est le cas en météorologie (et pour les phénomènes naturels en général), en physique non linéaire, mais aussi en économétrie ou en finance.
En s'appuyant sur deux cas concrets représentatifs (phénomène naturel, gestion de projet), cet ouvrage montre comment exploiter les données de systèmes complexes pour construire des modèles maîtrisables, exploitables et performants en termes de prédiction, d'estimation et d'interprétation.

L'auteur - Alain Chautard

Alain Chautard est ingénieur en data science dans le groupe Thales. Il a travaillé pendant vingt ans dans les services d'Études Avancées, où il a été acteur dans la modélisation et la simulation de systèmes complexes. Depuis quinze ans, il participe au développement et à la mise en oeuvre des systèmes d'information, notamment dans le domaine de la gestion de projet. Dans ce cadre, il est en charge d'études concernant l'utilisation des données capitalisées et leur modélisation à des fins de prédictions pour la conduite du changement et de l'amélioration continue.

Sommaire

Data science : histoire et méthodes. La data science - Complexité et système complexe - Méthode d'approche systémique - Modéliser un système - Introduction au cas d'études décrits.
Cas d'études. Modélisation d'environnement physique : système radar - Modèle comportemental des marchés financiers - Pilotage du projet - Modèle statistique de la réponse à appel d'offres - Modèle financier de structuration de projet - Modèle de planification de projet - Modèle d'avancement de projet.

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Caractéristiques techniques

	PAPIER	NUMERIQUE
Éditeur(s)	Dunod
Auteur(s)	Alain Chautard
Collection	Technique et ingénierie - EEA
Parution	07/09/2022	07/09/2022
Nb. de pages	224	-
Format	17 x 24	-
Couverture	Broché	-
Poids	478g	-
Contenu	-	PDF
EAN13	9782100830879	9782100849376