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Médéric Morel

Marc Batty

Big Data et Machine Learning - Manuel du data scientist Broché – 18 février 2015

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

42 évaluations

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Cet ouvrage s’adresse à tous ceux qui réfléchissent à la meilleure utilisation possible des données au sein de l’entreprise, 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...) ;
• d’outils (écosystème Hadoop, Storm...) ;
• d’exemples de machine learning ;
• d’une organisation typique d’un projet de data science.

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Nombre de pages de l'édition imprimée

240 pages
Langue

Français
Éditeur

Dunod
Date de publication

18 février 2015
Dimensions

17.5 x 1.6 x 25 cm
ISBN-10

2100720740
ISBN-13

978-2100720743
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Pirmin Lemberger
24
Broché
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Michel Lutz
76
Broché
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Description du produit

Revue de presse

« L’ouvrage apporte un éclairage sur les enjeux complexes du Big Data […] » Toolinux

« Encore une ouvrage sur le Big Data ? Oui. Mais il se distingue par son approche méthodologique […] Les auteurs veillent à définir avec pédagogie comment mettre en œuvre concrètement le Big Data et en tirer de la valeur […] » CIO + Le monde informatique

« Un ouvrage pour vous éclairer sur les enjeux complexes du Big Data. » Developpez.com

« Son parti pris est de présenter le Big Data sous un angle spécifique, celui de l’analyse prédictive […] » Animasoft

« Mieux appréhender la donnée, ses enjeux et optimiser les projets big data et appréhender les concepts sous jacents pour pouvoir mettre en place un data lab. Tel est l’objectif de l’ouvrage. » Alliancy Le mag

« [...] d'intéressantes pages consacrées au métier de data scientist " dont les contours sont encore flous". Apparu en 2008, le terme est de plus en plus présent dans les offres d'emploi. » Archimag

« [...] un guide complet qui permettra de mieux comprendre les enjeux d'un projet Big Data et [...] la mise en place d'un data lab. » L'Informaticien

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 (18 février 2015)
Langue ‏ : ‎ Français
Broché ‏ : ‎ 240 pages
ISBN-10 ‏ : ‎ 2100720740
ISBN-13 ‏ : ‎ 978-2100720743
Poids de l'article ‏ : ‎ 500 g
Dimensions ‏ : ‎ 17.5 x 1.6 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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Marc Batty
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Pirmin Lemberger
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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

Commentaires client

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Meilleures évaluations de France

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E. DENIS

Entrez dans le monde mystérieux du BD et du ML !!

Commenté en France 🇫🇷 le 3 août 2016

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Le zookeeper est là pour vous faire découvrir tous ces monstres étranges: les forêts aléatoires, les cochons, les ruches ... C'est effarant comme l'univers BD/ML est riche d'innovations logicielles. Et certaines rendent possibles le rendu de page de notre quotidien comme les tendances de twitter.
En bref, ce livre est passionnant, c'est un voyage. On y apprend des choses concrètes (présentation du Map Reduce, des différents algorithmes de ML par exemple) et il donne une très bonne vue d'ensemble de tout l'écosystème en ne nous noyant pas dans les détails.
Evidemment pour le data scientist en devenir, il ne constituera la première étape du voyage.
Il y a matière à penser (et pardonnons leur ces quelques petites coquilles: mots qui manquent par exemple).

A acheter sans hésiter !!!

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Utile

Rlfdinky

Une lecture agréable et facile

Commenté en France 🇫🇷 le 17 juin 2015

Achat vérifié

Un livre qui couvre les différents sujets évoqués plutôt réservé à des décideurs et managers qui souhaitent maitriser une partie du discours et se mettre au niveau. Certes un expert Big data ou Machine Learning n'apprend rien de neuf sur son domaine, mais celà peut permettre à certains de mieux comprendre les enjeux globaux. Personnellement le partie prix outil sur le Machine Learnin avec un outil est un peu réducteur, mais je respecte le choix des auteurs d'aborder simplement les sujets ... il existe des littératures plus détaillées sur chacun des sujets. Au final un ouvrage que je recommanderai aux étudiants

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5 personnes ont trouvé cela utile

Utile

Olivier6088

Un livre clair sur les méthodes et solutions d'entreprise pour le Big Data !

Commenté en France 🇫🇷 le 16 juin 2015

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Ce livre est un très bon retour d'expérience de spécialistes ayant été confrontés à des problématiques autour du Big Data et en particuliers de la partie Machine Learning. Les explications et descriptions sont simples sans être simplistes. Les processus de traitements sont bien amenés.
Il se démarque des autres livres sur le Big Data en ce qu'il présente des méthodes et des solutions concrètes et non une simple revue ou une analyse socio-économique des implications du Big Data dans la vie des entreprises.

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2 personnes ont trouvé cela utile

Utile

Quentin

bonne introduction théorique, j'insiste sur le mot "théorique"

Commenté en France 🇫🇷 le 20 octobre 2015

Achat vérifié

Chouette bouquin pour une introduction aux principaux concepts théoriques de Big Data avec de nombreux exemples d'utilisations en entreprise (cités mais ni démontrés, ni détaillés, ceci n'est pas un ouvrage technique).
Ce livre s'adresse plus aux commerciaux et managers qu'aux techniciens désireux d'apprendre le Big Data "Bits and Bytes". Même si il y a parfois quelques lignes de codes très high-level, vous n’appréhenderez que les logiques théoriques du Big Data et du Machine Learning.

Attention cependant que certains passages nécessitent une bonne maîtrise des mathématiques et particulièrement de la Statistique. Si vous ne maîtrisez pas la différence entre une mesure de tendance et une mesure de dispersion, si vous ne concevez ni la notion de corrélation, ni de régression, passez votre chemin dans un premier temps.

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11 personnes ont trouvé cela utile

Utile

Yves-Michel Leporcher

Bon pour les néophites

Commenté en France 🇫🇷 le 12 janvier 2020

Achat vérifié

Il commence à dater, mais très complet pour une initiation non technique. Il n'a pas pris une ride depuis sa parution.

Commenté en France 🇫🇷 le 1 septembre 2015

Achat vérifié

Bon panorama sur le sujet avec les Clés pour poursuivre les investigations et monter en expertise.
A recommander pour ceux qui souhaitent avoir un guide complet pour de mieux comprendre les enjeux d'un projet Big Data ....

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2 personnes ont trouvé cela utile

Utile

Diminique

Premier pas dans le Big Data

Commenté en France 🇫🇷 le 17 novembre 2016

Achat vérifié

C'est un livre de vulgarisation, bien expliqué, clair et agréable à lire.
Une saine lecture pas trop prise de tête

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Utile

GO BHZ

Parfait pour débuter et à mettre entre toutes les mains

Commenté en France 🇫🇷 le 16 avril 2015

Achat vérifié

Excellente introduction aux concepts du Big Data et des étapes de tel projet ainsi qu'une vision claire et accessible à l'ensemble des acteurs de ce type de projet.

Le livre est à conseiller comme introduction, pour des notions avancées, il faudra bien sûr plus que les 220 pages du livres.

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9 personnes ont trouvé cela utile

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