| Titre : |
Data science : cours et exercices |
| Type de document : |
texte imprimé |
| Auteurs : |
Massih-Reza Amini, Auteur ; Renaud Blanch, Auteur ; Marianne Clausel, Auteur ; Jean-Baptiste Durand, Auteur |
| Editeur : |
Paris : Eyrolles |
| Année de publication : |
2018 |
| Importance : |
XII, 254 p. |
| Présentation : |
ill. |
| Format : |
23 cm |
| ISBN/ISSN/EAN : |
978-2-212-67410-1 |
| Note générale : |
Bibliogr. p. [239]-250. - Index |
| Langues : |
Français (fre) |
| Mots-clés : |
Bases de données -- Problèmes et exercices
Exploration de données -- Problèmes et exercices
Données massives -- Manuels d'enseignement supérieur
Données massives -- Problèmes et exercices
Mathématiques -- Informatique -- Manuels d'enseignement supérieur |
| Index. décimale : |
004.62 Traitement de l'information (Data science) |
| Résumé : |
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 scientiste 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. |
| Note de contenu : |
Au sommaire :
1. Introduction
2. Prétraitement des données
3. Gestion de données large-échelle et systèmes distribués
4. Calcul haute performance
5. Optimisation pour l'analyse de données
6. Décomposition matricielle/tensorielle
7. Modèles génératifs
8. Modèles discriminants
9. Deep learning
10. Visualisation interactive d'information |
Data science : cours et exercices [texte imprimé] / Massih-Reza Amini, Auteur ; Renaud Blanch, Auteur ; Marianne Clausel, Auteur ; Jean-Baptiste Durand, Auteur . - Paris : Eyrolles, 2018 . - XII, 254 p. : ill. ; 23 cm. ISBN : 978-2-212-67410-1 Bibliogr. p. [239]-250. - Index Langues : Français ( fre)
| Mots-clés : |
Bases de données -- Problèmes et exercices
Exploration de données -- Problèmes et exercices
Données massives -- Manuels d'enseignement supérieur
Données massives -- Problèmes et exercices
Mathématiques -- Informatique -- Manuels d'enseignement supérieur |
| Index. décimale : |
004.62 Traitement de l'information (Data science) |
| Résumé : |
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 scientiste 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. |
| Note de contenu : |
Au sommaire :
1. Introduction
2. Prétraitement des données
3. Gestion de données large-échelle et systèmes distribués
4. Calcul haute performance
5. Optimisation pour l'analyse de données
6. Décomposition matricielle/tensorielle
7. Modèles génératifs
8. Modèles discriminants
9. Deep learning
10. Visualisation interactive d'information |
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