004.62:658 : Traitement de l'information (Data science) : Organisation des entreprises

004 Informatique. Science et technologie de l'informatique
004 (031) Informatique. Science et technologie de l'informatique. Encyclopédie
004 (038) Informatique. Science et technologie de l'informatique. (Dictionnaire)
004(031) Informatique. Science et technologie de l'informatique (encyclopédies)
004.03
004.031.43 Système en temps réel
004.056 Informatique. Science et technologie de l'informatique. Sécurité
004.2 Ordinateur. Configuration. Architecture d'ordinateur
004.3 Ordinateur. Le matériel
004.31 Processeur. Unité de traitement. Circuits de traitement
004.382.7 Ordinateur personnel. Micro-odinateur. P.C
004.4 Logiciel. Programme
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004.4/005
004.41 Ingénierie de logiciel
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004.42 Programmation. Programmes d'ordinateur
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004.43 Langage de programmation
004.43(036) Langage de programmation (Guides)
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004.439 Langage signalétique. Convention pour encoder du texte ou autres données
004.451 Systèmes d'exploitation
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004.6 linformatique
004.62 Traitement de l'information (Data science)
004.65 Système de gestion de base de données
004.655 Langage des bases de données
004.655.3 Langage de gestion des données. En ce compris : langage d'interrogation.(SQL)
004.7 Communication entre ordinateur. Réseau d'ordinateur.
004.72 Architecture de réseau
004.722 Topologies de réseaux y compris FTP (Protocole de transfert de fichiers)
004.738.5 Communication entre ordinateur. Réseau d'ordinateur. Internet
004.738.52 Moteur de recherche internet
004.77 Application et services généraux de réseaux.
004.774 Application HTTP. Web (www) au sens strict. Sites, pages, ressources, contenus du web
004.774.6 Outils et programmes de conception de page, de publication, d'organisation et de gestion du contenu web
004.78 Systèmes de réseau pour usage spécifique (Blockchain)
004.78:336 Systèmes de réseau pour usage spécifique (Blockchain) : Finances. Finances publiques. Impôts et accises. Systèmes monétaire et bancaire
004.78:621.316.1 Systèmes de réseau pour usage spécifique (Blockchain): Réseau de distribution d'énergie(dans les bâtiments, etc)
004.8 Intelligence artificielle
004.8:614 L'intelligence artificielle dans la santé
004.9 Application de procédés informatiques.
004.9(084.3) Application de procédés informatiques par WebMapping
004.91 Traitement et production de document.
004.912 Traitement de texte
004.93 Traitement des images
004.932 Application de procédés informatique. Traitement de l'image
004.94 Simulation par ordinateur
004.946 Réalité virtuelle

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Data science pour l'entreprise / Foster Provost

Public ISBD Titre : Data science pour l'entreprise Type de document : texte imprimé Auteurs : Foster Provost, Auteur ; Tom Fawcett, Auteur ; Myriam Rakho, Traducteur Editeur : Paris : Eyrolles Année de publication : 2018 Importance : X,371 p. Présentation : ill. Format : 23 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-212-67570-2 Note générale : Trad. de : Data science for business. - La couv. porte en plus : Principes fondamentaux pour développer son activité. - Bibliogr. p. [349]-356. - Notes bibliogr. en bas de pages. - Index. - Glossaire Langues : Français (fre) Langues originales : Anglais (eng) Mots-clés : Exploration  de  données Données  massives Sciences  de  l'information Gestion  --  Informatique Data  mining Big  data Information  science Business  --  Data  processing Index. décimale : 004.62:658 Traitement de l'information (Data science) : Organisation des entreprises Résumé : Cet ouvrage traite de façon détaillée mais non technique les principes fondamentaux de la data science. Tout au long d'un processus de "raisonnement orienté données", il vous guidera pour acquérir des connaissances utiles et extraire une valeur économique des données que vous collectez. L'apprentissage de la data science vous permettra de comprendre les nombreuses techniques de data mining utilisées aujourd'hui. Ces principes sous-tendent tous les processus et stratégies de data mining qui servent à résoudre des problèmes d'entreprise. Note de contenu : Au sommaire : 1. Le raisonnement orienté données. 2. Problèmes d'entreprises et solutions de data science. 3. Introduction à la modélisation prédictive : des corrélations à la segmentation supervisée. 4. Ajuster un modèle aux données. 5. Le surajustement et comment l'éviter. 6. Similarité, voisins et clusters. 7. L'analyse décisionnelle I : qu'est-ce qu'un bon modèle ? 8. Visualiser les performances d'un modèle. 9. Preuves et probabilités. 10. Représentation et exploration de textes. 11. L'analyse décisionnelle II : vers l'ingénierie analytique. 12. Autres problèmes et techniques de data science. 13. Data science et stratégie commerciale. Data science pour l'entreprise [texte imprimé] / Foster Provost, Auteur ; Tom Fawcett, Auteur ; Myriam Rakho, Traducteur . - Paris : Eyrolles, 2018 . - X,371 p. : ill. ; 23 cm. ISBN : 978-2-212-67570-2 Trad. de : Data science for business. - La couv. porte en plus : Principes fondamentaux pour développer son activité. - Bibliogr. p. [349]-356. - Notes bibliogr. en bas de pages. - Index. - Glossaire Langues : Français (fre) Langues originales : Anglais (eng) Mots-clés : Exploration  de  données Données  massives Sciences  de  l'information Gestion  --  Informatique Data  mining Big  data Information  science Business  --  Data  processing Index. décimale : 004.62:658 Traitement de l'information (Data science) : Organisation des entreprises Résumé : Cet ouvrage traite de façon détaillée mais non technique les principes fondamentaux de la data science. Tout au long d'un processus de "raisonnement orienté données", il vous guidera pour acquérir des connaissances utiles et extraire une valeur économique des données que vous collectez. L'apprentissage de la data science vous permettra de comprendre les nombreuses techniques de data mining utilisées aujourd'hui. Ces principes sous-tendent tous les processus et stratégies de data mining qui servent à résoudre des problèmes d'entreprise. Note de contenu : Au sommaire : 1. Le raisonnement orienté données. 2. Problèmes d'entreprises et solutions de data science. 3. Introduction à la modélisation prédictive : des corrélations à la segmentation supervisée. 4. Ajuster un modèle aux données. 5. Le surajustement et comment l'éviter. 6. Similarité, voisins et clusters. 7. L'analyse décisionnelle I : qu'est-ce qu'un bon modèle ? 8. Visualiser les performances d'un modèle. 9. Preuves et probabilités. 10. Représentation et exploration de textes. 11. L'analyse décisionnelle II : vers l'ingénierie analytique. 12. Autres problèmes et techniques de data science. 13. Data science et stratégie commerciale.

Exemplaires

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité	Etat_Exemplaire
057941	004.62:658 PRO	Papier	Bibliothèque Centrale	Informatique	Disponible	Consultation sur place
057940	004.62:658 PRO	Papier	Bibliothèque Centrale	Informatique	Disponible	En bon état