Data Scientist et langage R
Guide d'autoformation à l'exploitation intelligente des Big Data
Henri Laude, Eva Laude - Collection Epsilon
Résumé
Tous les experts s'accordent à dire que 90% des usages du Big Data proviennent de l'utilisation des data sciences et que celles-ci contribuent à l'essor de l'Intelligence Artificielle. L'objectif de ce livre est de proposer une formation complète et opérationnelle sur les data sciences qui permet de délivrer des solutions via l'usage du langage R.
Ainsi, les auteurs proposent un parcours didactique et professionnalisant qui, sans autre pré-requis qu'un niveau Bac en mathématiques et une grande curiosité, permet au lecteur :
- de s'intégrer à une équipe de data scientists,
- d'aborder la lecture d'articles de recherche en IA ou data sciences,
- le cas échéant de développer en langage R, y compris ses propres algorithmes, des graphiques complexes et des tableaux de bord interactifs, ou tout simplement de manager une équipe projet comprenant des data scientists, en étant à même de dialoguer avec eux de façon efficace.
Le livre ne se cantonne pas aux algorithmes classiques du "machine learning" (arbres de décision, réseaux neuronaux…), il aborde divers sujets importants comme le traitement du langage naturel, les séries temporelles, la logique floue, la manipulation des images.
Avec cette nouvelle édition, le livre s'enrichit de nouveaux sujets comme le développement full-stack avec R (bases de données, processus parallèles, programmation fonctionnelle, API), le partage de résultats d'analyse avec R Markdown et les dashboard Shiny, l'étude des représentations cartographiques et l'implémentation de graphes Deep Learning avec TensorFlow.
La dynamique de l'ouvrage soutient le lecteur pas à pas dans sa découverte des data sciences et l'évolution de ses compétences théoriques et pratiques. Le praticien en exercice y découvrira également de nombreux savoir-faire à acquérir et le manager pourra surfer sur l'ouvrage après avoir lu attentivement le bestiaire des data sciences de l'introduction, qui sans vulgarisation excessive présente le sujet en faisant l'économie de mathématiques ou de formalismes dissuasifs.
Les programmes R décrits dans le livre sont accessibles en téléchargement sur le site www.editions-eni.fr et peuvent être exécutés pas à pas.
L'avis du libraire Eyrolles
Un ouvrage pertinent de découverte des data sciences pour acquérir des savoirs, pratiquer et expérimenter... dans de nombreux domaines...
Extraits du livre
L'auteur - Henri Laude
Henri LAUDE est un professionnel reconnu des Computer Sciences. Il a encadré de nombreux travaux de R&D autour des data sciences, connexes à l'intelligence économique, à l'IA, aux risques, à la détection de fraudes et à la cyberdéfense. Président de l'APIEC (Association pour la Promotion de l'Intelligence Economique), Chief Data Scientist et fondateur du Laboratoire de Data Sciences et Big Data BlueDsX du groupe BlueSoft, il est également co-fondateur de la startup Advanced Research Partners, où il anime la conception d'algorithmes très novateurs implémentés en R et en Python sur des plate-formes Hadoop et Spark.
C'est un passionné de data sciences et il ambitionne de transformer tous les lecteurs de son livre en data geeks ou tout au moins de leur donner suffisamment de culture générale sur le sujet pour servir leurs objectifs.
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L'auteur - Eva Laude
Autres livres de Eva Laude
Sommaire
- Introduction
- Premiers pas avec R
- Maîtriser les bases
- Techniques et algorithmes incontournables
- Cadre méthodologique du data scientist
- Traitement du langage naturel
- Graphes et réseaux
- Autres problèmes, autres solutions
- Feature Engineering
- Compléments utiles
- Full Stack R
- Partager ses analyses
- Cartographie
- TensorFlow
- Annexes
Caractéristiques techniques
| PAPIER | |
| Éditeur(s) | Eni |
| Auteur(s) | Henri Laude, Eva Laude |
| Collection | Epsilon |
| Parution | 13/06/2018 |
| Édition | 2eme édition |
| Nb. de pages | 811 |
| Format | 18 x 22 |
| Couverture | Broché |
| Poids | 1000g |
| Intérieur | Noir et Blanc |
| EAN13 | 9782409013973 |
| ISBN13 | 978-2-409-01403-1 |
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