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Médéric Morel

Pirmin Lemberger

Big Data et Machine Learning - 2e éd. - Les concepts et les outils de la data science Broché – Illustré, 5 octobre 2016

de Pirmin Lemberger (Auteur), Marc Batty (Auteur), Médéric Morel (Auteur),

41 évaluations

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Cet ouvrage s’adresse à tous ceux qui cherchent à tirer parti de l’énorme potentiel des « technologies Big Data », qu’ils soient data scientists, DSI, chefs de projets ou spécialistes métier.
Le Big Data s’est imposé comme une innovation majeure pour toutes les entreprises qui cherchent à construire un avantage concurrentiel grâce à l’exploitation de leurs données clients, fournisseurs, produits, processus, machines, etc.
Mais quelle solution technique choisir ? Quelles compétences métier développer au sein de la DSI ?
Ce livre est un guide pour comprendre les enjeux d’un projet Big Data, en appréhender les concepts sous-jacents (en particulier le Machine Learning) et acquérir les compétences nécessaires à la mise en place d’un data lab.
Il combine la présentation :
• de notions théoriques (traitement statistique des données, calcul distribué...) ;
• des outils les plus répandus (écosystème Hadoop, Storm...) ;
• d’exemples d’applications ;
• d’une organisation typique d’un projet de data science.
Cette deuxième édition est complétée et enrichie par des mises à jour sur les réseaux de neurones et sur le Deep Learning ainsi que sur Spark.

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Nombre de pages de l'édition imprimée

272 pages
Langue

Français
Éditeur

Dunod
Date de publication

5 octobre 2016
Dimensions

17.5 x 2 x 25 cm
ISBN-10

2100754637
ISBN-13

978-2100754632
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Pirmin Lemberger
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Pirmin Lemberger
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Michel Lutz
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Description du produit

Revue de presse

EDI

‘…Nombreuses sont les publications consacrées au big data … Rares sont ceux écrits en français, et très peu manifestent une intention didactique. « Big data et machine learning », est l'une de ces heureuses exceptions…’

Tangente

‘…Le Big Data, techniquement, comment ça marche…’

Biographie de l'auteur

Docteur en physique théorique reconverti dans l'IT depuis une quinzaine d'années il est aujourd'hui data scientist, directeur scientifique chez onepoint. Spécialiste du Machine Learning il s'intéresse actuellement au NLP (Natural Language Processing).

Cofondateur de Dataiku, plateforme de développement et d’exécution d’applications prédictives.

Cofondateur et CEO de Mapwize, une plateforme de cartographie indoor. Il est auteur de cinq ouvrages chez Dunod.

Directeur de projets stratégiques au sein de la DSI du groupe La Poste. Il contribue aux différentes déclinaisons SI de la stratégie Business du groupe.

Détails sur le produit

Éditeur ‏ : ‎ Dunod; 2e édition (5 octobre 2016)
Langue ‏ : ‎ Français
Broché ‏ : ‎ 272 pages
ISBN-10 ‏ : ‎ 2100754637
ISBN-13 ‏ : ‎ 978-2100754632
Poids de l'article ‏ : ‎ 660 g
Dimensions ‏ : ‎ 17.5 x 2 x 25 cm

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À propos des auteurs

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Médéric Morel
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Auteur d'ouvrages sur les systèmes d'informations publiés chez Dunod et Wiley.
Co-fondateur et CEO de la plateforme de cartographie indoor Mapwize.
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Pirmin Lemberger
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Marc Batty
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Jean-Luc Raffaelli
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Jean-Luc Raffaëlli a porté pendant plus de 20 ans l’architecture de nombreux systèmes dans des domaines variés comme l’étude des données satellites, les télécoms et les services. Il exerce en tant que cadre stratégique au sein de la DSI du Groupe La Poste, dirigée par Mr Bruno ECHARDOUR.
En concertation avec les responsables des branches du Groupe, il représente depuis 2007 le Groupe sur les sujets de gouvernance Open Source, Cloud Computing et valorisation de la donnée notamment lors des sessions de travail du CIGREF et du conseil d’administration du Club Urba-EA. Il contribue également aux différentes déclinaisons SI de la stratégie Business du Groupe La Poste.
Pour en savoir plus, consultez la page de l’auteur

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Bonne initiation aux concepts fondamentaux du Big Data et du Machine Leanring

Commenté en France 🇫🇷 le 13 décembre 2018

Achat vérifié

Ouvrage situé entre la vulgarisation et l'explication technique du sujet.
Ce livre est assez technique pour ne pas se réduire à une simple vulgarisation du sujet, tout en prenant assez de hauteur et de recul pour ne pas nous perdre dans des détails trop techniques et insurmontables.
C'est une bonne entrée en matière pour qui souhaite comprendre les fondements du Big Data et du Machine Learning, et acquérir les notions fondamentales. En revanche, ne permet pas d'être opérationnel techniquement mais permet de nous orienter vers cette voie, d'une belle manière puisque l'ouvrage est très plaisant et intéressant à lire. J'ai trouvé l'explication du Map Reduce très bonne, très intelligente, l'auteur a bien saisi le concept et nous le partage : ce savoir vaut de l'or. Par contre, pour qui souhaite approfondir les notions de Bases de données relationnelles, Bases de données No SQL, ou de machine learning, une formation technique est indispensable pour être opérationnel, le livre ne le permet pas.
Un très bon premier bouquin d'entrée en matière pour permettre au futur Data Scientist / Architect de savoir de quoi il parlera lorsqu'il aura acquis plus tard les connaissances techniques d'Hadoop, Elastic Search, Splunk ou autres environnements Big Data.

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4 personnes ont trouvé cela utile

Utile

Maréchal Marc

Une très bonne introduction au monde des Big Data.

Commenté en France 🇫🇷 le 30 mai 2018

Achat vérifié

Si comme moi vous ne connaissez rien au monde des Big Data et désirez en appréhender les concepts de base alors ce livre répondra à vos attentes.
De nombreux concepts et outils comme les bases de données NoSql, le Machine Learning, le Framework Hadoop, l'analyse en temps réel et bien d'autres sont présentés et expliqués au travers d'exemples simples et concrets.
Cela ne vous suffira pas pour maîtriser le Framework Hadoop par exemple mais ce livre est destiné à des personnes qui n'y connaissent rien ou presque en matière de Big Data.
Pour approfondir vos connaissances, des livres plus pointus et complets sur les sujets qui vous intéressent vous seront alors nécessaires.
Petit bémol (ou gros pour certains lecteurs) mais j'ai trouvé la partie parlant des statistiques / mathématiques (dans le cadre des algorithmes d'analyse par exemple) vraiment ardue. Sans des connaissances préalables de ces notions, les différents chapitres qui y font référence risquent de vous sembler particulièrement opaques.

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39 personnes ont trouvé cela utile

Utile

JOVANOVIC

De bonnes bases

Commenté en France 🇫🇷 le 28 décembre 2019

Achat vérifié

Riche en terminologie, cela permet d’avoir une photo globale sur la Datascience.

Il faudra certainement compléter avec d’autres ouvrages sur les thématiques qui vous plaisent le plus.

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Luc Bautmans

Bon livre, mais les éditeurs pourraient-ils veiller à la qualité du français !

Commenté en France 🇫🇷 le 20 juin 2017

Achat vérifié

Bon livre d'introduction, mais le texte est souvent très pénible à lire par pléthore d'anglicismes. Il suffit de voir la couverture.

La collection est celle du « management » [pas la gestion, hein ] « des systèmes d'informatique ».

« Big data » = « mégadonnées » ou « données massives ».
« Machine learning » = « apprentissage automatique »
« data science » = « science des données »

Tous ces termes français font l'objet d'une entrée dans Wikipédia.

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6 personnes ont trouvé cela utile

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Ouali Badr

Excellent: Décrit presque tous les aspects du Big Data.

Commenté en France 🇫🇷 le 11 octobre 2017

Achat vérifié

Rien à redire à part très plaisant à lire et assez complet.
Petite remarque: des bdd relationnelles très performantes existent comme Vertica et ce n'est à ne surtout pas oublier...

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2 personnes ont trouvé cela utile

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Mohamed IM

Un livre intéressant

Commenté en France 🇫🇷 le 12 novembre 2018

Achat vérifié

Une des références de la littérature Française qui présente le sujet du big data en général.
Il n'est pas technique, vous devez vous orienter vers des livres spécialistes du sujet mais il présente l'état de l'art du sujet.

Je le recommande !

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Marc T

un excellent ouvrage d'initiation

Commenté en France 🇫🇷 le 3 avril 2018

Achat vérifié

Trés bon bouquin qui présente les problématiques croisées du big data et du machine learning. Surtout destiné a celui ou celle qui n'est pas spécialiste du secteur et qui veut se faire une idée des techniques utilisées. Trés clair et pédagogique.

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BONNET ROLAND

Livre généraliste sans révélation

Commenté en France 🇫🇷 le 14 janvier 2018

Achat vérifié

C'est un bon livre d'initiation, mais qui montre bien que le machine learning c'est des stats et le big data de l'info, et qu'entre les deux il n'y a pas beaucoup d'association. La machine de Boltzmann restreinte et le dbn sont bien expliqués, tout comme le rnn, par contre la partie infra, pas grand intérêt.

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3 personnes ont trouvé cela utile

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