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					| Titre : | Data power : comprenez et exploitez la valeur de la donnée |  
					| Type de document : | texte imprimé |  
					| Auteurs : | Cyril de Sousa Cardoso, Auteur ; Emmanuelle Galou, Auteur ; Aurore Kervella, Auteur ; Patrick Kwok, Auteur |  
					| Editeur : | Paris : Editions Eyrolles |  
					| Année de publication : | 2020 |  
					| Importance : | VI-293 p. |  
					| Présentation : | ill. |  
					| Format : | 22 cm. |  
					| ISBN/ISSN/EAN : | 978-2-212-57389-3 |  
					| Note générale : | Bibliogr. en fin de chapitre. - Lexique. - Index |  
					| Langues : | Français (fre) |  
					| Mots-clés : | Bases de données -- Gestion Exploration de données
 Création de valeur
 Société numérique
 Analyse de données
 Mégadonnées
 Science des données
 |  
					| Index. décimale : | 004.658 Gestion de base de données |  
					| Résumé : | La data est un enjeu de pouvoir : l'organisation qui la maîtrise et la développe accède à une source de création de valeur majeure, en même temps qu'à une aide précieuse à la prise de décision. Mais comment mettre en place une stratégie dans des entreprises, organisations publiques ou associations qui, souvent, n'ont que peu de culture data ? À la fois introduction et guide de mise en oeuvre, cet ouvrage permet de faire les premiers pas : Comprendre ce qu'est la data et les différents modes de traitement de la donnée. Anticiper l'impact de la data pour vous : marketing, industrie, médias, finance, médecine, territoire, politique, etc. Utiliser la data dans votre business : explorer, apprendre, modéliser. prédire. Décoder les enjeux et les perspectives de la data : IA, loT, questions écologiques, enjeux de propriété intellectuelle, etc. |  
					| Note de contenu : | Au sommaire: I. Qu'est-ce que la data?
 1. L'histoire de la donnée.
 2. Data science: les différents modes de traitement de la donnée.
 ...
 II. L'impact de la data pour vous.
 4. Data et marketing.
 5. Data et industrie.
 ...
 III. La data en pratique: comment passer à l'action?
 12. Comprendre les notions statistiques de base.
 13. Fouille des données ou data mining-Explorer, apprendre, modéliser et prédire.
 ...
 IV. Les perspectives de la data.
 18. La data et l'intelligence artificielle
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Data power : comprenez et exploitez la valeur de la donnée [texte imprimé] / Cyril de Sousa Cardoso , Auteur ; Emmanuelle Galou , Auteur ; Aurore Kervella , Auteur ; Patrick Kwok , Auteur . - Paris : Editions Eyrolles , 2020 . - VI-293 p. : ill. ; 22 cm.ISBN  : 978-2-212-57389-3 Bibliogr. en fin de chapitre. - Lexique. - IndexLangues  : Français (fre ) 
					| Mots-clés : | Bases de données -- Gestion Exploration de données
 Création de valeur
 Société numérique
 Analyse de données
 Mégadonnées
 Science des données
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					| Index. décimale : | 004.658 Gestion de base de données |  
					| Résumé : | La data est un enjeu de pouvoir : l'organisation qui la maîtrise et la développe accède à une source de création de valeur majeure, en même temps qu'à une aide précieuse à la prise de décision. Mais comment mettre en place une stratégie dans des entreprises, organisations publiques ou associations qui, souvent, n'ont que peu de culture data ? À la fois introduction et guide de mise en oeuvre, cet ouvrage permet de faire les premiers pas : Comprendre ce qu'est la data et les différents modes de traitement de la donnée. Anticiper l'impact de la data pour vous : marketing, industrie, médias, finance, médecine, territoire, politique, etc. Utiliser la data dans votre business : explorer, apprendre, modéliser. prédire. Décoder les enjeux et les perspectives de la data : IA, loT, questions écologiques, enjeux de propriété intellectuelle, etc. |  
					| Note de contenu : | Au sommaire: I. Qu'est-ce que la data?
 1. L'histoire de la donnée.
 2. Data science: les différents modes de traitement de la donnée.
 ...
 II. L'impact de la data pour vous.
 4. Data et marketing.
 5. Data et industrie.
 ...
 III. La data en pratique: comment passer à l'action?
 12. Comprendre les notions statistiques de base.
 13. Fouille des données ou data mining-Explorer, apprendre, modéliser et prédire.
 ...
 IV. Les perspectives de la data.
 18. La data et l'intelligence artificielle
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